ai-computer-vision
2022.4
false
- Notes de publication
- Vue d'ensemble (Overview)
- Paramétrage et configuration
- Détails de l'installation
- Déploiement du package
- Licences
- Stockage de données
Déploiement du package
Guide de l’utilisateur d’AI Computer Vision
Last updated 11 nov. 2024
Déploiement du package
Cette page décrit comment déployer un paquet ML Computer Vision prêt à l'emploi.
Pour créer un paquet ML Computer Vision, sélectionnez le service AI Center dans la barre de navigation de gauche, créez un nouveau projet ou accédez à un projet existant, puis sélectionnez Paquets ML ( ML Packages).
- Sélectionnez Charger le fichier zip (Upload zip file).
- Sous Nom du package ( Package name), saisissez un nom de package.
- Sous Charger le package ( Upload package), téléchargez le package ML Computer Vision sous forme de fichier
.zip
.Pour ce faire, vous devez télécharger le bundlecv-ondemand.tar.gz
. Pour plus de détails, cliquez ici. - Sous Type d' entrée (Input type), sélectionnez JSON dans le menu déroulant.
- Sous Langue(Language), sélectionnez le langage Python correspondant dans le menu déroulant.
- Activez le bouton bascule Recommander un GPU (Recommended GPU).
- Sélectionnez Créer.
- Sélectionnez Packages prêts à l’emploi (Out of the box Packages).
- Sélectionnez UiPath Computer Vision.
- Sélectionnez ComputerVision.
- Sous Choisir la version du package ( Choose Package Version), sélectionnez une version de package dans le menu déroulant.
- Sélectionnez Soumettre(Submit).
Dans le même projet que celui dans lequel vous avez créé le paquet ML, vous devez :
- Accédez à Compétences ML ( ML Skills).
- Sélectionnez Créer nouveau(Create new).
- Sous Nom(Name), saisissez un nom pour la compétence ML.
- Sous Choisir le package ( Choose Package), sélectionnez le paquet ML que vous venez de créer dans le menu déroulant.
- Sous Choisir la version majeure du package ( Choose package major version), sélectionnez une version majeure dans le menu déroulant.
- Sous Choisir la version mineure du package ( Choose package minor version), sélectionnez une version mineure dans le menu déroulant.
- Activez le bouton bascule Activer GPU (Enable GPU).
- Activez le bouton bascule Rendre la compétence ML publique ( Make ML Skill Public ).
- Sélectionnez Créer.
- Une fois la compétence ML disponible, cela peut prendre jusqu'à 30 minutes, sélectionnez la compétence ML et copiez l' URL ( Url).
Au niveau de l'activité dans votre projet UiPath Studio, vous devez remplacer :
- la valeur de la propriété URL de l'activité Étendue d'écran CV (CV Screen Scope), et
- la valeur de la propriété Point de terminaison ( Endpoint ) de l'activité OCR d'écran UiPath (UiPath Screen OCR)
à l'URL de la compétence ML.
Les URL par défaut peuvent également être modifiées à partir de la page Paramètres du projet (Project Settings) .
Pour modifier le point de terminaison de l'activité Étendue d'écran CV (CV Screen Scope), accédez à UiPath Studio > votre projet > Paramètres du projet (Project Settings) > Computer Vision > Étendue d' écran CV (CV Screen Scope ) > Serveur (Server) > Valeur d'exécution/Valeur de débogage (Run value/Debug value ) > remplacez
https://cv.uipath.com
par l'URL de la compétence ML.
Lorsque le serveur local est défini sur Vrai(True), la compétence ML est écrasée.
Pour modifier le point de terminaison d'UiPath Screen OCR, accédez à UiPath Studio > votre projet > Paramètres du projet (Project Settings) > OCR > UiPath Screen OCR > Point de terminaison ( Endpoint ) > Valeur d'exécution/Valeur de débogage (Run value/Debug value ) > remplacez
https://ocr.uipath.com
par l'URL de la compétence ML.
- Création du paquet ML
- Pour une installation hors ligne
- Pour une installation en ligne
- Création de la compétence ML
- Modification des points de terminaison au niveau de l'activité
- Modification des points de terminaison au niveau du projet
- Modification du point de terminaison pour Étendue d'écran CV (CV Screen Scope)
- Modification du point de terminaison pour OCR d'écran UiPath (UiPath Screen OCR)