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Acerca de las habilidades ML
An ML skill is a consumer-ready, live deployment of an ML or Open Source Package. Once deployed as ML skills, both ML Packages and Open Source packages become models ready to be consumed within RPA workflows, simply by dragging and dropping an ML Skill Activity in UiPath® Studio.
- El nombre de la habilidad ML
- El nombre del paquete
- La versión de la habilidad ML
- El estado de la habilidad ML
- La hora a la que se implementó la habilidad ML
- Si se requiere GPU
- El número de predicciones realizadas
Puedes implementar paquetes creando habilidades ML, eliminarlos, ver su información detallada, parámetros, versiones o gestionar versiones de paquetes, si están disponibles.
La página Detalles de la habilidad ML , accesible seleccionando una habilidad de la lista, contiene información detallada sobre una habilidad. Puedes comprobar la implementación de hardware de la configuración de infraestructura actual (recuento de réplicas, recursos por réplica) junto con el coste de alojamiento para esta habilidad ML (unidades de IA (por hora).
Encuentra información sobre cómo gestionar tus habilidades aquí.
Para utilizar una habilidad en una actividad de UiPath Studio, debe configurarse el siguiente entorno:
- UiPath Studio v2019.10+, con UiPath Robot v2019.10+.
- El paquete UiPath.MLServices.Activities instalado desde el menú Gestionar paquetes en UiPath Studio.
Abre UiPath Studio, arrastra y suelta la actividad de la habilidad ML en el flujo de trabajo de RPA y selecciona la opción Actualizar habilidades ML. Esta acción rellenará la lista desplegable con todas las habilidades implementadas con éxito desde el Orchestrator conectado a este UiPath Robot.
Transmite los datos al input de la habilidad exactamente como lo harías con cualquier otra actividad. La habilidad también te permite probar en directo un input al seleccionar Probar habilidad.
Mira el siguiente vídeo para obtener más información sobre cómo utilizar el botón Probar habilidad para ver lo que está haciendo el modelo implementado:
Dependiendo del tipo de entrada, la actividad HabilidadesML prevé el siguiente formato:
JSON
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
Archivo
"C:/full/path/to/file.ext"
"C:/full/path/to/file.ext"
Archivos
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"