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- Utilizar el marco
- Document Understanding implementado en AI Center independiente
- Licencia
- Actividades
- Actividades.DeUipath
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
Paquetes ML con capacidades OCR
Optimiza tus resultados y facilita tu trabajo al utilizar Document UnderstandingTM incorporando en tu flujo de trabajo uno de los paquetes ML que tienen capacidades OCR.
Este es un modelo no entrenable que puede usarse con la actividad del motor UiPath Document OCR como parte de la actividad Digitalizar documento. Para utilizarse, la habilidad ML debe hacerse pública primero para que una URL pueda copiarse y pegarse en la actividad del motor UiPath® Document OCR.
Puede ejecutar UiPathDocumentOCR en la GPU o en la CPU, siendo la precisión la misma en ambos casos y las predicciones en la GPU son más rápidas que las de la CPU.
UiPathDocumentOCR requiere acceso al servidor de medición de Document Understanding en https://du.uipath.com/metering si la habilidad ML se está ejecutando en una implementación regular de AI Center local. No es necesario el acceso a Internet en las implementaciones aisladas de AI Center locales.
Este paquete ML se puede implementar de la misma manera que el paquete ML de UiPathDocumentOCR, con las siguientes diferencias:
- está optimizado para ejecutarse en la CPU, por lo que deberías ver un aumento de velocidad de 3 a 4 veces cuando se ejecuta en el flujo de trabajo, y de 5 a 10 veces cuando se utiliza para importar documentos en el administrador de documentos.
- la precisión es ligeramente inferior a la del paquete ML UiPathDocumentOCR, y es similar a la del paquete de Studio UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.
- Debido a que es más rápida, la CPU también se recomienda cuando los documentos son grandes (más de 20 páginas por documento) en ausencia de una GPU, que es lo ideal.
Disponible como punto final, solo CPU, en el marco de Document Understanding. Puedes utilizar la URL de este punto final en la actividad OCR para chino, japonés y coreano, o directamente en una sesión de Document Manager, en el momento de la configuración.
