Ahorre costes de infraestructura utilizando las API de AI Center

Con las solicitudes de API, puedes cambiar el estado de una habilidad ML mediante programación. Estas API podrían utilizarse incluso dentro de un flujo de trabajo de automatización para implementar y cancelar la implementación de una habilidad ML, optimizando el tiempo de actividad de la infraestructura y ahorrando costes. Consulta el conjunto completo de API de AI Center documentadas en swagger.

Ten en cuenta que accountname y tenantname son específicos de tu cuenta. Para obtener más información, consulta la lista de API .

Las API de AI Center se utilizan para:

1. Encuentra el ID de la habilidad ML de sampleClassifierSkill
2. Detener (desimplementar) la habilidad ML
3. Iniciar (volver a implementar) y verificar la actualización de estado.

En noviembre de 2022, anunciamos la disponibilidad de API para interactuar mediante programación con cada componente dentro de AI Center. Ahora puedes gestionar conjuntos de datos, entrenar modelos ML e implementar habilidades ML mediante API, sin tener que utilizar la interfaz de usuario.

Uno de los casos de uso clave para aprovechar las API es gestionar el estado de implementación de una habilidad ML. Dependiendo de la automatización, es posible que no necesites que una habilidad ML esté activa todo el tiempo. Cancelar la implementación de las habilidades ML cuando no se utilizan puede ayudarte a ahorrar en costes de hardware (AI Units).

Los pasos para acceder a las API de AI Center son:

1. Registrar una aplicación externa (configuración única)
2. Generar un token de autenticación (renovar al caducar)
3. Realizar llamadas a la API de AI Center

Nota: Los dos primeros pasos aplican el control de acceso asegurándose de que tu aplicación está registrada y autenticada

Registrar una aplicación externa

Para utilizar las API, tu aplicación debe registrarse como una aplicación externa con un ámbito de AI Center.

1. En el panel de navegación izquierdo, ve a la página Admin y selecciona External Applications.
2. Para añadir una nueva aplicación externa, selecciona + Add Application

   y nómbralo.

   Nota: Solo el tipoconfidential application puede acceder a las API de AI Center.
3. Para habilitar el ámbito de AI Center en la aplicación externa:
   1. Seleccione Add scope
   2. Elija AI Center API Access (preview) del menú desplegable Recurso
   3. Dirígete a la pestaña Application Scope
   4. Selecciona las API a las que deseas habilitar el acceso.
   En el siguiente ejemplo, todas las API se seleccionan para simplificar, pero puedes optar por asignar acceso a API específicas a aplicaciones externas específicas.
   
   

   

   
   
4. Selecciona Add. Se genera una ventana emergente con el ID de la aplicación y un Secreto de la aplicación.
   Consejo: puedes ver el ID de la aplicación y el Secreto de la aplicación en cualquier momento desde Editar aplicación externa. Estas credenciales se utilizan para generar un token de autenticación en el siguiente paso. Consulta la información adicional sobre la gestión de aplicaciones externas.
   
   

   

   
   

Generar un token de autenticación

Para la autenticación y el acceso seguro, la aplicación externa solicita un token de acceso de UiPath® Identity Server. El token de autenticación generado caduca en una hora, tras lo cual debes regenerar un nuevo token de autenticación.

Si quieres utilizar Postman, puedes registrarte de forma gratuita y elegir utilizar la interfaz basada en web de Postman o la aplicación descargable. Consulta el sitio web oficial de Postman para obtener más información.

1. Genera una solicitud POST al punto final de Identity Server https://cloud.uipath.com/identity_/connect/token que incluya lo siguiente en el cuerpo de la solicitud.

   client_id: App ID from previous step
   client_secret: App Secret from previous step
   grant_type: “client_credentials”

2. Establece grant_type como client_credentials.

Utiliza el tipo de contenido application/x-www-form-urlencoded para Postman.

Esta solicitud genera un token de autenticación similar a la siguiente captura de pantalla, que enumera los permisos habilitados para esta aplicación externa. Utiliza este token de autenticación al realizar llamadas a la API de AI Center.

Consulta la información adicional sobre las credenciales y los tokens de autenticación.

Realizar llamadas a la API de AI Center

Las llamadas a la API se adhieren a la siguiente estructura: https://cloud.uipath.com/accountname/tenantname/aifabric_/ donde "accountname" y "tenantname " son específicos de tu cuenta. La mayoría de las API necesitan la siguiente información:

1. ID de cuenta e ID de tenant. Puedes encontrar la información de la cuenta y el tenant en la sección de información de perfil dentro del tenant. Consulta la información del perfil para obtener más información.
2. Autorización. El campo de autorización debe rellenarse con el token de autenticación generado en el paso anterior.
   Importante: Cuando utilices el token de autenticación, prefijalo con Bearer.

Ahora puedes acceder a API específicas. Usa sampleClassifierSkill para este ejemplo. En la lista Habilidades ML, puedes observar que esta habilidad existe y se encuentra actualmente en el estado Disponible .

Buscar detalles de la habilidad ML

Mediante la llamada GET ML Skills , puedes obtener una lista de todas las habilidades ML dentro de la cuenta y el tenant. También puedes añadir el nombre de la habilidad ML como parte de la consulta para buscar una habilidad ML específica y recuperar sus detalles. En este caso, encontrarás la habilidad ML idpara el sampleClassifierSkill

GET /ai-deployer/v1/mlskills?name=sampleClassifierSkill

En la siguiente respuesta, los campos clave se resaltan en amarillo. Comprueba que sampleClassifierSkill está en estado Disponible . La habilidad ML id se utiliza en las API posteriores para actualizar el estado.

Detener habilidad ML

Para detener una habilidad ML:

• La consulta de solicitud debe contener la acción de actualización stop y la habilidad ML id
• El encabezado debe contener información de cuenta, tenant y autenticación

PUT /ai-deployer/v2/mlskills/stop/{mlSkillId}

La respuesta muestra que el cambio de estado de la habilidad ML se ha realizado correctamente:

Al comprobar la IU, puedes verificar que sampleClassifierSkill no estaba implementado.

Reanudar habilidad ML

Para reiniciar (implementar) la habilidad ML, realiza las llamadas a la API con updateType establecido en Reanudar.

POST /ai-deployer/v1/mlskills/{mlSkillId}?updateType=RESUME

{ "deploymentsRequired": 1, 
"gpuRequired": 0, 
"mlPackageVersionId": <package-version-id>, 
"processor": "CPU", 
"publicSkill": false, 
"autoUpdate": false, 
"inactivityPeriodInDays": 7, 
"replicas": 1, 
"requestMemory": 2, 
"requestCPU": 0.5, 
"limitMemory": 9, 
"limitCPU": 2 
}

A partir de la respuesta, puedes observar que la solicitud se ha realizado correctamente y que el estado de la habilidad se ha actualizado a Implementación.

Espera a que la habilidad esté disponible y comprueba el estado de la habilidad ML utilizando la API de detalles GET ML Skill .

A partir de la respuesta, la habilidad ML está ahora implementada y disponible. Verifica la disponibilidad de la habilidad en la IU. Ahora tus automatizaciones pueden aprovechar la habilidad ML sampleClassifierSkill implementada dentro de los flujos de trabajo para hacer predicciones.