Utiliza Document Manager

En esta página explica cómo utilizar Document Manager para etiquetar un nuevo conjunto de datos y volver a entrenar un modelo ML.

Access and configure Document Manager

Inicia la sesión de etiquetado de datos creada en Experiencia de primera ejecución y ve a la configuración para configurar el OCR.

Elige el OCR que deseas utilizar en el menú desplegable Método de OCR . Para UiPathDocumentOCR, pega la clave de licencia de Document Understanding^TM (recupera la clave API de Document Understanding de la página Admin > Licencia ) y luego pega la URL de OCR que generaste al implementar UiPathDocumentOCR. Consulta Implementar UiPathDocumentOCR.

Configura el preetiquetado con los modelos que has implementado siguiendo las instrucciones descritas en Implementar un paquete ML listo para usar. Pega el punto final público del modelo Habilidad ML y la clave de licencia de Document Understanding y, a continuación, selecciona Guardar.

Para obtener más información, consulta la documentación aquí: Usar un esquema predefinido.

Importa el documento

1. Selecciona el botón Importar desde una sesión del Gestor de documentos.
2. Nombra el conjunto de datos y selecciona Explorar archivos para cargar.
3. Selecciona el documento que deseas cargar.
4. Selecciona SÍ.

Create extraction fields

Selecciona para crear los campos que se van a extraer.

Puedes crear hasta 40 campos.

For this validation exercise, you can create some common invoice fields such as date, name, invoice-no, and total. Please ensure to change the content type accordingly - date (date), name (string), invoice-no (string), and total (number).

Etiquetar documentos

Ahora puedes empezar a etiquetar los documentos.

Selecciona el botón Predecir en la parte superior para utilizar el modelo de factura base para predecir las etiquetas para los campos definidos y corrígelo si la predicción es incorrecta.

Para cambiar la etiqueta, arrastra el ratón sobre el campo y pulsa el atajo de teclado para etiquetarlo.

Utiliza la flecha de la parte superior para pasar al siguiente documento hasta que hayas terminado la validación de etiquetas de todas las facturas cargadas.

Nota:

Dado que el modelo base de Facturas ya ha funcionado muy bien y la factura de muestra es simple sin demasiada variación, la precisión de la predicción es cercana al 100 % en este caso y es posible que no tengas que corregir ninguna etiqueta.

Exportar documentos

1. Asegúrate de seleccionar el conjunto de datos correcto en el filtrado de conjuntos de datos y selecciona el botón Exportar .
2. Selecciona Exportar.
3. Ve a Conjuntos de datos en el mismo proyecto de AI Center, debes observar el conjunto de datos de entrenamiento exportado.

Entrenar un modelo personalizado en AI Center

1. Go to Pipelines > Create new. Please select the evaluation run type, select the model package and the input dataset.
2. Selecciona la subcarpeta bajo Exportar como conjunto de datos de entrada.
3. Selecciona Crear para iniciar el proceso. El proceso puede tardar entre 1 y 2 horas en ejecutarse en máquinas con CPU.

Deploy the retrained ML model as an ML Skill

Go to ML Skills and create a new ML Skill.

Elige el mismo paquete de modelo de factura anteriormente creado. Como hemos reentrenado el modelo, ahora hay una nueva versión inferior del paquete (1 frente a 0). Asegúrate de seleccionar la más reciente.

Una vez creada la habilidad ML, ve a Modificar implementación actual para hacerla pública. Cambia la alternancia y selecciona Confirmar.

Copia la URL de la Habilidad ML pública para su uso posterior.

Congrats! You have now retrained an Invoice model with your own dataset and created the endpoint to access the model.