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.

Acceso y configuración de Document Manager

Launch the created data labeling session in First Run Experience and go to the settings to configure the OCR.

Choose the OCR you intend to use in the OCR method dropdown menu. For UiPathDocumentOCR, paste the Document Understanding license key (retrieve the Document Understanding API key from the Admin > License page) and then paste the OCR URL you generated when you deployed UiPathDocumentOCR.

Configure the prelabelling with the models that you have deployed following the instructions here. Paste the model public ML Skill endpoint and the Document Understanding license key, and then click Save.

Importa el documento

Click the Import button from a Document Manager Session.

Name the dataset and click Browse files to upload.

Selecciona el documento que deseas cargar.

Haz clic en Sí.

Crear campos de extracción

Click to create fields to be extracted.

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.

Click the predict button on top to use the base invoice model to predict the labels for the defined fields, and correct it if the prediction is wrong.

Para cambiar la etiqueta, arrastra el ratón sobre el campo y pulsa el atajo de teclado para etiquetarlo (por ejemplo, d para etiquetar la fecha en el siguiente ejemplo).

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

Make sure to select the correct dataset in the dataset filtering and click the Export button .

Haz clic en Exportar.

Go to Datasets under the same AI Center project, you should be able to see the exported training dataset.

Entrenar un modelo personalizado en AI Center

Go to Pipelines > Create new. Please select the evaluation run type, select the model package and the input dataset.

Selecciona la subcarpeta Exportar como conjunto de datos de entrada.

Click Create to start the pipeline. It may take 1-2 hours for the pipeline to run on CPU machines.

Implementar el modelo ML reentrenado como habilidad ML

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.

Once the ML Skill is created, please go to Modify current deployment to make the ML skill public. Switch the toggle and click Confirm.

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.