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Acerca de las habilidades ML
Una habilidad ML es una implementación en producción preparada para el consumidor, de un paquete ML o del SO. Una vez implementados como habilidades ML, tanto los paquetes ML como los paquetes del SO se convierten en modelos listos para ser consumidos en los flujos de trabajo de RPA, simplemente arrastrando y soltando una actividad de habilidad ML en UiPath Studio.
Se recomienda que los usuarios que actúan como controladores de procesos gestionen las implementaciones de los modelos. Más detalles acerca de personas de usuario recomendadas aquí.
La página Habilidades ML, accesible desde el menú Habilidades ML después de seleccionar un proyecto, muestra todos los modelos implementados en tu servicio de AI Fabric, tanto si usan paquetes ML o del SO. La página también muestra su estado, nombre del paquete, versión, si se requiere o no una GPU y la predicción. Además, puedes implementar paquetes creando habilidades ML, eliminarlos, viendo su información detallada, parámetros, versiones o gestionando versiones del paquete; si está disponible.
Se proporciona la supervisión básica en las habilidades en forma de recuentos de predicción (número de solicitudes para esta habilidad).
La página Detalles de la habilidad ML, a la que puedes acceder al seleccionar una habilidad de la lista, contiene información detallada sobre una habilidad, junto con algunas acciones de gestión de las versiones.
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.
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"