Gestion des compétences ML

Création de compétences ML

1. Dans la page Compétences ML (ML Skills), cliquez sur Créer nouveau (Create New). La page Créer une nouvelle compétence ML (Create New ML Skill) s'affiche.
2. Saisissez un nom pour la nouvelle compétence. Le nom de la compétence ne doit contenir que des caractères, des chiffres et des traits bas et ne doit pas commencer par un chiffre.
3. Sélectionnez un package dans la liste déroulante.
4. Sélectionnez les versions majeures et mineures du package.
   Facultatif : ajoutez une description pour la nouvelle compétence.
5. Choisissez d'activer ou non la mise à jour automatique. S'il est défini sur true, le modèle est automatiquement mis à jour avec la dernière version réentraînée du modèle (même version du paquet ML, mais nouvelle version mineure).
6. Choisissez de rendre ou non la compétence ML publique.
7. Activez ou désactivez les Paramètres d'infrastructure avancés (Advanced Infra Settings) si vous souhaitez configurer davantage votre déploiement, par exemple en activant le GPU.
   • Choisissez d'activer ou non un GPU sur l'environnement exécutant cette Skill.
   • Choisissez le nombre de réplicas.

   Remarque :

   Une réplique est une instance d'un modèle. Plus de répliques entraînent plus d'instances du même modèle déployé. Cela permet :

   • Haute disponibilité (HA) : nous ne pouvons garantir un fonctionnement ininterrompu pour les instances avec une seule réplique, car la maintenance automatisée des services backend est fréquente. Dans de rares circonstances, la compétence peut rencontrer des temps d'arrêt inattendus. Pour les environnements de production, nous conseillons fortement d'avoir au moins deux répliques, et pour les instances de test, une seule réplique.
   • Traitement parallèle (Parallel Processing) : si vous prévoyez un volume élevé de requêtes en parallèle, augmentez le nombre de répliques. En règle générale, vous pouvez utiliser un à trois robots comme point de départ pour chaque réplique que possède la compétence ML.

   • Choisissez le nombre de ressources que vous souhaitez allouer par réplica dans la liste déroulante.
   • Le coût horaire des AI Units s'affiche sous la propriété Ressources par réplique (Ressource per Replica). Le coût varie selon que le GPU est activé ou non, selon le nombre de répliques et les ressources attribuées par réplique.

   Remarque :

   • L'étape 7 est facultative et uniquement recommandée pour les utilisateurs avancés.
   • Les propriétés de l'étape 7 ne sont disponibles que si vous utilisez le modèle de licence AI Units.
8. Choisissez dans la liste déroulante quand annuler le déploiement de la compétence après une période d'inactivité.
   
   

   

   
   
9. Cliquez sur Créer (Create). La page Créer une nouvelle compétence ML (Create New ML Skill) se ferme et la page Compétences ML (ML Skills) s'affiche, contenant la nouvelle compétence avec l'état Déploiement (Deploying).
   
   

   

   
   
   

   

   
   

   Remarque : pour les extracteurs DU, il existe des informations plus précises sur les paramètres d'infrastructure avancés.

   Le modèle est encapsulé dans l'infrastructure de service d' UiPath® et déployé dans un espace de noms sur le cluster Kubernetes d' UiPath® AI Center qui n'est accessible que par votre locataire.

   Remarque : nous avons optimisé la disponibilité des nœuds pour les déploiements de compétences. À partir d' octobre, le temps nécessaire pour déployer les compétences est réduit.

   Si le déploiement réussit, le statut de la compétence passe de Déploiement (Deploying) à Disponible (Available).

Arrêter les compétences ML

Pour arrêter une compétence ML, utilisez la procédure suivante :

1. Sur la page Compétences ML, cliquez sur la compétence que vous souhaitez arrêter.
2. Cliquez sur le bouton Arrêter (Stop) en haut.

Redéploiement des compétences ML arrêtées

Pour redéployer un paquet ML, utilisez la procédure suivante :

1. Dans la page Compétences ML (ML Skills), cliquez sur le Skill arrêté dans la grille.
2. Cliquez sur le bouton Reprendre (Resume) situé en haut.
   
   

   

   
   

Gestion des versions de paquets

La page Détails de la compétence ML (ML Skill Details) vous permet de gérer la version du package utilisée dans la compétence déployée. Vous pouvez mettre à jour la compétence pour utiliser une version de package spécifique, ou vous pouvez effectuer une restauration vers la version précédemment utilisée.

Mise à jour de la version du package

1. Sur la page Détails de la compétence ML (ML Skill Details), cliquez sur ⇅ à côté de la version du package que vous souhaitez utiliser. Le bouton est désactivé pour la version actuellement utilisée, marquée comme Actuelle (Current). La fenêtre Mettre à jour la compétence (Update skill) s'affiche.
2. Dans la fenêtre Mettre à jour la compétence (Update skill), cliquez sur OK pour mettre à jour la compétence afin d'utiliser la version de package sélectionnée.
   
   

   

   
   

Revenir à la version précédente

1. Sur la page Détails de la compétence ML (ML Skill Details), cliquez sur Restaurer (Rollback). La fenêtre Mettre à jour la compétence (Update skill) s'affiche.
2. Dans la fenêtre Mettre à jour la compétence (Update skill), cliquez sur OK pour mettre à jour la compétence afin d'utiliser la précédente version du package utilisée.

Modifier le déploiement actuel

En plus de mettre à jour une compétence vers une version différente, une compétence déployée peut être conservée dans la même version, mais modifiée pour utiliser un GPU ou non. Pour ce faire, sélectionnez Modifier le déploiement actuel ( Modify current deployment ) dans la page Détails de la compétence ML ( ML Skill Details ) > Fenêtre Mettre à jour la compétence ( Update skill ), comme ci-dessous :

Remarque :

L'activation du GPU désactive les choix du processeur dans le champ Ressources par réplique ( Ressources Per Replica ), et les AI Units sont mises à jour, en fonction de votre sélection dans le champ Nombre de répliques ( Replica Count ).

Rendre la compétence ML publique/privée

Vous avez la possibilité de rendre une compétence ML publique. Ce faisant, la compétence ML sera accessible via un point de terminaison depuis l'extérieur de l'environnement UiPath. Cela signifie que vous pouvez l'appeler sans avoir besoin de passer par un robot connecté au locataire spécifique.

Pour ce faire, sélectionnez Modifier le déploiement actuel ( Modify current deployment ) dans la page Détails de la compétence ML ( ML Skill Details ) > Fenêtre Mettre à jour la compétence ( Update skill ).

Notez que cela redéployera la compétence ML ; une fois la compétence ML disponible, vous verrez l'URL correspondante s'afficher sur la page ML Skill Details, et un bouton vous aidera à copier l'URL. En fonction du paquet ML de base, une clé API sera également exposée pour être utilisée avec cette compétence dans l'activité Skill ML Skill.

Supprimer des compétences ML

1. Dans la page Compétences ML (ML Skills ), cliquez sur le bouton Annuler ( Cancel ) ou Supprimer (Remove), selon le statut, à côté d'une compétence déployée ou ayant échoué. Une boîte de dialogue de confirmation s’affiche.
   Selon le statut de la compétence ML, utilisez l'un des boutons suivants pour la supprimer :

   • Annuler(Cancel) : utilisez ce bouton pour supprimer une compétence ML ayant échoué.
   • Supprimer(Remove) : utilisez ce bouton pour supprimer une compétence ML déployée avec succès.
2. Cliquez sur OK pour supprimer ou annuler la compétence. La compétence sélectionnée n'est pas déployée et disparaît de la page Compétences ML ( ML Skills ).
   Remarque : la suppression d'une compétence pourrait affecter ses utilisateurs. Toutefois, une compétence portant le même nom peut être recréée à tout moment en restaurant ainsi le service.

Rapport sur les compétences ML

Vous pouvez télécharger un rapport sur les compétences ML en cliquant sur le bouton Télécharger le rapport sur les compétences ML (Download ML Skills Report).

Pour un dépannage plus rapide, nous vous recommandons de joindre ce rapport lorsque vous soumettez un problème.

Ce rapport réunit toutes les informations nécessaires au débogage d'un problème, y compris l'ID de compte, l'ID de locataire, les AI Units, ainsi que les informations relatives au package et à la compétence ML concernés.

La capture d'écran ci-dessous vous présente un exemple de rapport sur les compétences ML.