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AI Center

PRODUIT :

Automation Cloud Automation Suite Standalone

Last updated 19 nov. 2024

AI Units

Vue d'ensemble (Overview)

Astuce : Pour suivre votre consommation d'AI Units au niveau de l'organisation et du locataire, consultez les pages suivantes :

Monitoring license allocation page from the Automation Cloud^TM Admin Guide for organization level consumption.
Page d' aperçu de la consommation au niveau du locataire des AI Units du Guide Insights pour la consommation au niveau du locataire.

To track your AI units consumption for Document Understanding^TM and AI Center projects, check the Document Understanding and AI Center consumption dashboard page from the Insights user guide.

Les unités d'IA sont la mesure utilisée pour autoriser les produits d'IA. Les unités AI sont facturées en fonction de la consommation lorsque les modèles vous apportent de la valeur.

Pour plus d'informations générales sur la consommation d'AI Units pour nos produits AI, consultez les sections Logique de comptage et de charge et Suivi des licences ci-dessous.

Pour plus de détails sur la consommation d'AI Units pour Process Mining, consultez la page Licence (License) du guide Process Mining.

Vous pouvez également allouer et suivre la consommation d'AI Units au niveau du locataire. Consultez les pages d'attribution au niveau du locataire pour plus de détails :

Automation Cloud^TM - Automation Cloud - Attribution de licences à des locataires
Automation Suite - Automation Suite - Attribuer des licences de robots et de services aux locataires

Remarque : par défaut, chaque locataire se voit allouer 0 AI Unit, et toutes les AI Units du pool de comptes seront utilisées. Si aucune unité AI n'a été allouée au locataire, les unités AI seront consommées à partir du pool de comptes de l'organisation. Si toutes les AI Units ont été utilisées dans le pool du locataire, l'administrateur devra en allouer davantage à ce locataire spécifique.

Logique de comptage et de charge

Logique générale

Cette page contient des informations spécifiques concernant les unités d'IA en fonction de l'activité utilisée, couvrant le coût de chaque produit d'IA.

Pour calculer le coût global de la consommation, la formule suivante est utilisée :

prediction cost + hardware cost = consumption cost

Pour plus d’informations, consultez les sections suivantes ci-dessous :

Coût de la prédiction
Coût du matériel

Coût de la prédiction

Pour calculer le coût de prédiction, la formule suivante est utilisée :

input size x unit cost of the model = prediction cost

Par exemple, la consommation du modèle Reconnaissance d’entité nommée personnalisée UiPath (UiPath Custom Named Entity Recognition) avec une taille d'entrée de 5000 characters est la suivante :

5 000 caractères = 3 unités Consommation : 3 units x 0.5 (coût unitaire) = 1.5 AI Units

Taille d'entrée

Modèle	Type d'entrée	Taille d'entrée	Taille d'entrée calculée
Document Understanding^TM (UiPath and Customer-Managed third party)	Document	1 page	Nombre de pages dans le document d'entrée
Communications Mining	JSON	1 message	Nombre de messages par boîte aux lettres ou système de tickets
AI Computer Vision	Image	1 photo	Toujours 1
Task Mining	Jeu de données	1 ensemble de données	Toujours 1
Activités GenAI	Chaîne de caractères (string)	La limite de taille de string est différente pour chaque modèle
Autres modèles	JSON	2000 caractères = 1 unité	Plafond(longueur(entrée)/2000)
	Fichier	5 Mo = 1 unité	Plafond (taille/5 Mo)
	Fichiers	5 Mo = 1 unité	Plafond(somme(taille(entrée))/5 Mo)

Modèle utilisé

Modèle	Quand facturons-nous	Coût unitaire
Document Understanding^TM (UiPath and Customer-Managed third party)	Par prédiction	Pour obtenir la liste de tous les modèles de Document Understanding, consultez la page Logique de comptage et de charge du guide Document Understanding.
AI Computer Vision	Par prédiction	0
Modèles en prévisualisation (comme la classification des images UiPath)	Par prédiction	0
Task Mining	Par pipeline réussi	5000
Communications Mining	Par message téléchargé, modifié ou prévu	Pour plus d'informations sur la logique de charge de Communications Mining , consultez la documentation officielle.
Classifieur UiPath Light Text	Par prédiction	0.2
Classifieur multilingue UiPath	Par prédiction	0,5
Reconnaissance d’entité nommée personnalisée UiPath	Par prédiction	0,5
Paquets Open Source	Par prédiction	0,1
Activités GenAI	Par exécution	1 - without Context grounding 2 - with Context grounding

Remarque : à l'exception de Task Mining, l'exécution d'un pipeline ou le déploiement d'une compétence ML ne consomme que des AI Units liées à la consommation de matériel.

Coût du matériel

Le coût du matériel au moment du déploiement de ML Skills est calculé comme suit :

replicas x resource cost

Le nombre de réplicas par défaut dépend du type de compte :

Compte Enterprise : 2
Autres types de compte : 1

Remarque : la disponibilité est augmentée en augmentant le nombre de répliques. La haute disponibilité (HA) n'est pas garantie si l'utilisateur réduit le nombre de répliques à 1.

Utilisez le tableau suivant pour vérifier le coût des ressources pour les compétences ML.

Matériel	Coût unitaire
0,5 processeur 2 Go de RAM (par défaut)	1 unité IA/réplique/heure
1 processeur 4 Go de RAM	2 unités IA/réplique/heure
2 processeurs 8 Go de RAM	4 unités IA/réplique/heure
4 processeurs 16 Go de RAM	8 unités IA/réplique/heure
6 processeurs 24 Go de RAM	12 unités IA/réplique/heure
GPU	20 unités IA/réplique/heure

Pour connaître le coût du matériel lié aux pipelines, consultez le tableau suivant.

Matériel	Coût unitaire
Processeur	6 unités AI / heure
GPU	20 unités AI / heure

Remarque : toute heure commencée est facturée.

Exemple de consommation

Informations d'arrière-plan

Pour automatiser un processus donné, vous devez utiliser les deux modèles UiPath suivants :

La première étape consiste à entraîner le modèle Classification de texte multilingue sur votre ensemble de données. L'entraînement dure 6 heures et 30 minutes en utilisant le GPU.

Après avoir déployé les deux modèles en tant que compétences haute disponibilité, ils fonctionnent sur le processeur pendant trois mois. Pendant ce temps, le modèle Classification de texte multilingue a traité 20 000 textes, tous d'environ 3 000 caractères, tandis que le modèle Factures a traité 10 000 factures contenant 2 pages chacune.

Calcul de la consommation totale

Les AI Units utilisées pour l'entraînement Classification des textes multilingues :
7 (heures) x 20 (unités AI par heure pour le GPU) = 140 AI Units
Les AI Units utilisées pour l'hébergement de la classification des textes multilingues pendant trois mois :
24 (heures dans la journée) x 90 (nombre de jours) x 2 (unités AI par heure) = 4320 AI Units
AI Units utilisées pour héberger des factures pendant trois mois :
24 (heures dans la journée) x 90 (nombre de jours) x 2 (unités AI par heure) = 4320 AI Units
AI Units utilisées pour les prévisions effectuées à l'aide de la classification des textes multilingues :
20000 (nombre de prédictions) x 2 (taille de l'entrée) x 0.5 (coût unitaire) = 20000 AI Units
AI Units utilisées pour les prévisions effectuées à l'aide de Factures :
10000 (nombre de prédictions) x 2 (taille de l'entrée) x 1 (coût unitaire) = 20000 AI Units
AI Units consommées au total :
hardware cost + predictions cost = ( 140 + 4320 + 4320 ) + ( 20000 + 20000 ) = 48780 AI Units

Suivi des licences

Les AI Units sont suivies sous AI Unit pour tous les scénarios.

Si vous pointez votre souris sur la barre de la section AI Units, une fenêtre contextuelle s'affiche. Vous pouvez consulter cette fenêtre contextuelle pour voir votre consommation exacte.