UiPath Documentation
document-understanding
2021.10
false
Guide de l'utilisateur de Document Understanding
Important :
La localisation du contenu nouvellement publié peut prendre 1 à 2 semaines avant d’être disponible.

Services OCR

À propos des services OCR

Les moteurs OCR sont utilisés aux fins suivantes :

  • Au moment de la labellisation des données, lors de l'importation de documents dans Data Manager. Les moteurs disponibles pour cette étape sont UiPath Document OCR, Google Cloud Vision OCR et Microsoft Read OCR.
  • Au moment de l'exécution lors de l'appel de modèles à partir de workflows RPA. Les moteurs disponibles pour cette étape sont tous les moteurs intégrés à la plate-forme UiPath RPA, y compris ceux cités plus haut, plus Abbyy Finereader, Microsoft OCR (ancien), Microsoft Project Oxford OCR et Tesseract.

In production, we recommend calling the OCR using the Digitize Document activity in your workflow and passing the Document Object Model as input to the activity calling the ML model. For this purpose, you need to use the Machine Learning Extractor activity (Official feed).

Pour faciliter les tests, vous pouvez également configurer l'OCR directement dans AI Center (fenêtre Paramètres (Settings)), mais cela n'est pas recommandé pour les déploiements de production.

Prérequis

Cette section détaille la configuration matérielle et logicielle requise pour l'installation des moteurs OCR.

Prérequis matériels

  • Machines impliquées : MV dans le Cloud / Boîte locale / Ordinateur portable
  • Systèmes d'exploitation : Windows (Windows 10) / Linux (Ubuntu/RedHat)
  • Moteurs de calcul : CPU/GPU
  • OCR : CPU UiPath Document OCR/GPU UiPath Document OCR
Cœurs de processeur (CPU Cores)RAM (Go)RAM vidéo (Go)Disque dur (Go)
CPU UiPath4450
GPU UiPath14850

Prérequis logiciels

Système d'exploitation Linux

Si vous installez le produit sur une machine virtuelle dans le cloud, les systèmes d'exploitation suivants sont pris en charge :

SoftwareVersions
Ubuntu20.04 LTS

18.04 LTS

16.04 LTS
RHEL7.x

Si vous installez le produit sur une machine dans un centre de données local, les systèmes d'exploitation suivants sont pris en charge :

LogicielsVersions
Ubuntu20.04 LTS

18.04 LTS

16.04 LTS
RHEL7.x
Système d'exploitation Windows

See the official Docker website for the list of Windows operating systems supported.

Sous Windows, votre machine nécessite que la virtualisation soit activée. Nous vous recommandons fortement de ne le faire que sur des machines physiques telles que des ordinateurs portables ou des postes de travail de bureau. Nous ne prenons pas en charge l'exécution sur Docker sous Windows dans des machines virtuelles (Cloud ou Datacenter) à l'aide de la virtualisation imbriquée.

Navigateurs
LogicielsVersions
Google Chrome50+

Configuration du réseau

  • Data Manager a besoin d'accéder au moteur OCR <IP>:<port_number>. Le moteur OCR peut être la version locale de UiPath Document OCR, Google Cloud Vision OCR, Microsoft Read Azure, la version locale de Microsoft Read.
  • Les robots ont besoin d'accéder à l'OCR <IP>:<port_number>. Mêmes options d'OCR que ci-dessus.
  • Les moteurs OCR ont besoin d'accéder au serveur de licences hébergé par UiPath dans Azure, sur le port 443.

Configuration minimale d'essai ou de preuve de concept

Si vous souhaitez uniquement servir des modèles prêts à l'emploi pré-entraînés, vous pouvez exécuter un moteur OCR sur votre ordinateur portable Windows 10. Assurez-vous que Docker Desktop dispose de 8 Go de RAM.

Si vous souhaitez essayer d'entraîner un modèle personnalisé en tant que démo sur un petit volume de données (moins de 100 documents), vous pouvez exécuter le moteur OCR sur un environnement avec une limite de 4 Go de RAM. Pour les petits cas comme celui-ci, un GPU pour le moteur OCR peut ne pas être nécessaire.

Prérequis

Les moteurs OCR sont des applications conteneurisées qui s'exécutent sur Docker. Vous ne pouvez pas les exécuter sur la même machine que la version locale d'AI Center. Afin de les exécuter sur une machine distincte, les commandes d'installation préalable ci-dessous peuvent être utilisées pour configurer Docker et éventuellement les pilotes NVidia. Ces scripts ne doivent pas être exécutés sur la machine sur laquelle AI Center sera installé.

Important :

Les images Docker peuvent avoir une taille de plusieurs Go, de sorte que le dossier que Docker utilise pour stocker ses fichiers sous Linux doit se trouver sur une partition suffisamment grande pour ne pas manquer d'espace. Par défaut, il se trouve toujours sur la partition racine.

Pour voir la taille de votre partition racine, tapez ce qui suit dans le terminal et recherchez la ligne avec un / dans la colonne la plus à droite :

df -h
df -h

If the size of that partition is smaller than the minimal storage requirements, then see the Configuring the Docker Data Folder section.

Installation de Docker

Linux

Follow instructions in the official Docker documentation, or run this command:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu

If this command fails, then you have an incompatible Linux operating system and you need to request your IT to install Docker on the machine following the instructions in the official Docker documentation.

Machines virtuelles Azure

Si vous effectuez l'installation sur une machine virtuelle dans Azure, utilisez plutôt cette commande :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu --cloud azure
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env cpu --cloud azure
Windows 10

Download and install Docker Desktop. On recently updated versions of Windows 10, you will need WSL2 installed. So when presented with a dialog saying "WSL 2 Installation is Incomplete" please click the Restart button.

Lors de l'exécution du Data Manager, vous devez créer un dossier de travail pour chaque conteneur Docker (peut-être nommé workdir pour le Data Manager) et inclure le chemin d'accès dans la commande docker run, après l'indicateur -v. Lorsque vous faites cela sous Windows, Docker Desktop affichera une notification comme celle ci-dessous. Vous devez cliquer sur Partager (Share it) pour continuer.

Configuration du dossier de données Docker (Linux uniquement)

Remplissez le chemin d'accès au dossier dans lequel vous souhaitez que Docker conserve ses fichiers, puis exécutez cette commande, puis redémarrez :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --change-mount </path/to/folder>
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --change-mount </path/to/folder>

Aide-mémoire Docker

Docker aide à transférer des logiciels dans Docker "images. Une instance en cours d'exécution d'une image est appelée un conteneur. Un conteneur peut être arrêté, supprimé, redémarré, autant de fois que nécessaire, tant que l'image est disponible.

Une fois l'image supprimée, elle est perdue. La seule façon de la récupérer est de la supprimer à nouveau du registre d'où elle provient si elle y est toujours disponible.

A running container is analogous to a small Virtual Machine, in that it has an internal filesystemand network interfaces, which are separate from the host machine filesystem and network. Folders and ports can be mapped from the container to the host using –v and –p arguments, respectively.

Dans le tableau ci-dessous, vous pouvez trouver une liste de commandes courantes pour la ligne de commande Docker.

Click here for the full list of base Docker commands.

CommandeDescription
docker login <registry name> -u <username> -p <password>Connectez-vous à un registre.
docker pull <registry name>/<image name>:<image tag>Téléchargez une image à partir d'un registre. La balise latest est couramment utilisée pour faire référence à la dernière version d'une image.
docker run –d -p 5000:80 <registry name>/<image name>:<image tag>

OU

docker run –d –p 5000:80 <image id>
Run an image in detached mode, while mapping port 80 from inside the container to port 5000 on the host machine, and <container folder> to <host folder>. Detached mode means the container does not block the terminal, so you can perform other operations on the same terminal.
docker imagesRépertorie les images présentes sur votre système.
docker ps –aRépertorie tous les conteneurs (en cours d'exécution et arrêtés).

The container id is used to refer to that container when one needs to stop it or remove it, for instance.
docker stop <container id>Arrêter le conteneur

Cette commande ne supprime pas le conteneur, mais est requise avant sa suppression.
"docker rm <container id>"Supprimer le conteneur

Le conteneur doit être arrêté au préalable.
docker logs <container id>Affiche les journaux du conteneur.
docker rmi <image id>Supprime une ou plusieurs images du système.

Permet d'économiser de l'espace de stockage, car les images peuvent occuper beaucoup d'espace.
Docker container prune -fSupprimer tous les conteneurs arrêtés

Aide-mémoire du terminal Linux

CommandeDescription
sudo <any_command>Exécute une commande en tant qu'administrateur. Essayez ceci chaque fois que vous obtenez une erreur Autorisation refusée.
ifconfigAffiche des informations sur les interfaces réseau de votre système. Trouve l'IP de votre machine dans les sections eth0 ou docker0.
pwdAffiche le chemin d'accès au dossier actuel.
lsListe le contenu d'un répertoire.
cd <folder_name>Accède à un autre dossier.
mkdir <folder_name>Crée un dossier.

(Facultatif) Installation de la machine GPU

Linux

Exécutez ces commandes :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env gpu
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env gpu

Sur certains systèmes, exécutez la commande deux fois ; un redémarrage du système peut être nécessaire pour installer toutes les exigences.

Azure Specific: To use the NV-series virtual machines you need to either install the NVIDIA driver before executing the above command, or you can use a Driver Extension from Azure to install the necessary NVIDIA driver according to that tier GPU model.

Machines virtuelles Azure

Si vous effectuez l'installation sur une machine virtuelle dans Azure, utilisez plutôt cette commande :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env gpu --cloud azure
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/master/ML/du_prereq_installer.sh | sudo bash -s -- --env gpu --cloud azure

Installation

UiPath Document OCR

UiPath Document OCR est une technologie OCR propriétaire d'UiPath, prenant en charge les caractères utilisés par les langues d'écriture latine suivantes : anglais, français, allemand, italien, portugais, roumain et espagnol. Le texte dans d'autres langues sera reconnu, mais sans accents, par exemple, « Ł » en polonais sera reconnu comme « L ». Les pages traitées à l'aide d'UiPath Document OCR ne sont pas prises en compte dans le quota de pages acheté avec la licence Document Understanding Enterprise, donc UiPath Document OCR est libre d'utilisation.

UiPath Document OCR est disponible avec les types de déploiement suivants :

  • cloud public URLs - more details on the Public Endpoints page
  • Version locale (y compris en mode physiquement isolé) à l'aide du package d'activités UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer (ne nécessite pas d'accès à Internet)
  • Conteneur Docker autonome local normal (nécessite un accès à Internet)
  • Conteneur Docker autonome physiquement isolé local (ne nécessite pas d'accès à Internet)
  • Version locale en tant que déploiement normal de compétence ML dans AI Center en version locale (nécessite un accès Internet)
  • Version locale en tant que déploiement de compétence ML dans AI Center physiquement isolé en version locale (ne nécessite pas d'accès Internet)
  1. Pour installer le conteneur Docker autonome UiPath Document OCR, exécutez ces commandes :

    docker login aiflprodweacr.azurecr.io -u *** -p **docker pull aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest
    docker login aiflprodweacr.azurecr.io -u *** -p **docker pull aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest
    
  2. Exécuter à l'aide de processeurs

    docker run -d -p 5000:80 aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest LicenseAgreement=accept
    docker run -d -p 5000:80 aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest LicenseAgreement=accept
    
  3. Exécuter à l'aide du GPU

    docker run -d -p 5000:80 --gpus all aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest LicenseAgreement=accept
    docker run -d -p 5000:80 --gpus all aiflprodweacr.azurecr.io/uipath-ocr:latest LicenseAgreement=accept
    
  4. Dans AI Center, lors de la création d'un nouveau package ML, se trouve en bas de l'écran la section Configuration OCR facultative où vous pouvez définir le type de moteur OCR côté serveur, l'URL OCR et la clé OCR. La clé OCR est la clé API que vous obtenez dans la section Licences de votre compte Automation Cloud. C'est la configuration OCR qui sera utilisée par l'activité Extracteur d'apprentissage automatique (Machine Learning Extractor) si vous cochez la case "UseServerSideOCR". Cette case est décochée par défaut, et dans ce cas l'extracteur utilisera l'OCR dans l'activité Numériser le document (Digitize Document).

    Important :

    Le conteneur UiPath Document OCR ne peut pas s'exécuter sur la même machine que la version locale d'AI Center.

Reconnaissance optique des caractères Google Cloud (Google Cloud OCR)

The endpoint can be obtained from the Google Cloud Platform documentation. The ApiKey can be obtained from your Google Cloud Platform Console if you have a Google Cloud Vision service in your subscription.

Microsoft Read

Important :

Applicable aux points de terminaison de conteneur Azure et locaux.

Dans le cas des services Azure, vous devez fournir à la fois le point de terminaison et l'ApiKey.

Dans le cas des points de terminaison de conteneur local, la clé API n'est pas nécessaire.

Configuration du service OCR dans Data Manager et paquets ML d'AI Center Document Understanding

Le tableau ci-dessous montre comment configurer les 6 types de moteurs OCR pris en charge dans Data Manager et AI Center.

Moteur OCRMéthode OCRClé OCRURL OCR
UiPathUiPath Document OCRUiPath Automation Cloud

Clé API de Document Understanding

Plan Enterprise
http://<IP_addr>:<port_number>
GoogleGoogle Cloud Vision OCRClé API de la console GCPhttps://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
Microsoft Read 2.0 On-PremMicrosoft Read OCRAucun (None)http://<IP_addr>:<port_number>/vision/v2.0/read/core/Analyze
Microsoft Read 2.0 AzureMicrosoft Read OCRClé API pour votre ressource à partir du portail Azure<Azure_resource_Endpoint>/vision/v2.0/read/core/asyncBatchAnalyze
Microsoft Read 3.2 On-PremMicrosoft Read OCRAucun (None)http://<IP_addr>:<port_number>/vision/v3.2/read/analyze
Microsoft Read 3.2 AzureMicrosoft Read OCRClé API pour votre ressource à partir du portail Azure<Azure_resource_Endpoint>/vision/v3.2/read/analyze

Cette page vous a-t-elle été utile ?

Connecter

Besoin d'aide ? Assistance

Vous souhaitez apprendre ? UiPath Academy

Vous avez des questions ? UiPath Forum

Rester à jour