- Primeros pasos
- Requisitos de red
- Requisitos de nodo único e instalación
- Requisitos multinodo e instalación
- Después de la instalación
- Acceso a AI Center
- Aprovisionar un tenant de AI Center
- Actualizar los certificados de Orchestrator e Identity Server
- Cambiar el tamaño de PVC
- Añadir un nuevo nodo al clúster
- Instalación sin conexión de paquetes ML
- Configurar el clúster
- Configurar la instalación posterior a FQDN
- Copia de seguridad y restauración del clúster
- Utilizar la pila de supervisión
- Configurar una autenticación de Kerberos
- Aprovisionar una GPU
- Utilizar el archivo de configuración
- Programación de nodos
- Migración y actualización
- Guía básica de resolución de problemas
Información general
Before choosing your deployment profile, see Supported use cases for single-node and multi-node installations.
| Lo que necesitas | Requisitos | Configuración | Instalación |
|---|---|---|---|
|
Una máquina Linux (RHEL 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6) | Requisitos de máquina multinodo | Configurar las máquinas | |
|
Servidor SQL (MS SQL 2016, 2017, 2019 - Enterprise y Standard) | - | Configurar MS SQL Server | - |
| Dns | - | - | |
| Load balancer | - | Configurar el equilibrador de carga | - |
Requisitos de máquina multinodo
Esta es la única configuración compatible con las implementaciones de producción.
| Paquete | Mínimo | Recomendado |
|---|---|---|
| Número de nodos | Al menos 3 nodos de servidor. El número de nodos de servidor de un clúster debe ser impar para que la tolerancia a los fallos sea mayor Cualquier número de agentes de nodo. | Al menos 3 nodos de servidor. El número de nodos de servidor de un clúster debe ser impar para que la tolerancia a los fallos sea mayor Cualquier número de agentes de nodo. |
| (v-)CPU total | 48 (v-)CPU | 64 (v-)CPU |
| Mínima (v-)CPU por nodo | 16 (v-)CPU | 16 (v-)CPU |
| RAM total | 96 GiB | 144 GiB |
| Disco de clúster para cada nodo | SSD de 256 GiB E/S mínima por segundo: 1100 | SSD de 256 GiB E/S mínima por segundo: 1100 |
| Disco de datos para cada nodo de servidor | SSD de 2 TiB Mínimo IOPS 1100 | SSD de 2 TiB Mínimo IOPS 1100 |
| Disco etcd para cada nodo de servidor | SSD de 16 GiB E/S mínima por segundo: 240 | SSD de 16 GiB E/S mínima por segundo: 240 |
| Disco de paquete de UiPath (Solo para instalación sin conexión, en el primer nodo de servidor) | SSD de 512 GiB E/S mínima por segundo: 1100 | SSD de 512 GiB E/S mínima por segundo: 1100 |
Following the minimum requirements above is enough for three HA skills (two replicas) and one pipeline running in parallel with the default configuration.
Nodo agente adicional compatible con GPU para Document Understanding
| Paquete | Requisitos |
|---|---|
| (v-)CPU | 8 (v)CPU |
| RAM | 52 GiB |
| Disco del clúster | SSD de 256 GiB E/S mínima por segundo: 1100 |
| DiscoDeDatos | N/D |
| RAM de GPU | 11 GiB |
Requisitos de almacenamiento y cálculo avanzados
| Usar | CPU | RAM (GiB) | GPU |
|---|---|---|---|
| Uso del hardware justo después de la instalación | 30 (para la configuración mínima) 33 (para la configuración recomendada) | 48 | 0 |
| Mínimo para servicio (habilidad ML, una réplica) | 0,6 | 2 | 0 |
| Mínimo para entrenamiento (proceso) | 1 | 4 | 0 |
| Servicio de modelo de Document Understanding (habilidad ML, una réplica) | 1 | 4 | 0 |
| Entrenamiento de modelo de Document Understanding | 2 | 24 | 1 |
Trainable Document Understanding ML Packages provided by UiPath will work on both CPU or GPU. For 2021.10, training on GPU is at least 5 times slower than training on CPU. Also, please know that training on CPU is only supported for datasets up to 5000 pages in size. Validation Station retraining loop is not supported on deployments without a GPU, due to the fact that dataset sizes increase too fast and may hit a compute wall with CPU very quickly. If you run UiPath Document OCR Local Server on AI Center to process more than 2 million pages of documents a year, GPU is strongly recommended for a better product experience.