- Vue d'ensemble (Overview)
- Processus Document Understanding
- Didacticiels de démarrage rapide
- Composants de l'infrastructure
- Vue d'ensemble (Overview)
- Activités Document Understanding
- Vue d’ensemble de classification de document
- Assistant de configuration des classifieurs de l'activité Classer l'étendue du document (Classify Document Scope)
- Intelligent Keyword Classifier
- Keyword Based Classifier
- Machine Learning Classifier
- Classifieur génératif
- Activités liées à la classification des documents
- Assistant de configuration des classifieurs (Configure Classifiers Wizard) de l'activité Tester l'étendue des classifieurs (Train Classifier Scope)
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- Activités liées à l'entraînement de la classification des documents
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- Assistant de configuration des extracteurs (Configure Extractors Wizard) de l'activité Étendue de l'extraction de données (Data Extraction Scope)
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- Classifieur de documents - Paquet ML
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- 4506T - Paquet ML
- Paquet ML 709
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- Paquet ML 9465
- 990 - Paquet ML - Aperçu
- ACORD125 - Paquet ML
- ACORD126 - Paquet ML
- ACORD131 - Paquet ML
- ACORD140 - Paquet ML
- ACORD25 - Paquet ML
- États financiers - Paquet ML
- Connaissement - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de constitution
- Paquet ML - Certificat d'origine
- Chèques - Paquet ML
- Paquet ML - Certificat de produit pour enfants
- CMS1500 - Paquet ML
- Paquet ML - Déclaration de conformité de l’UE
- États financiers - Paquet ML
- FM1003 - Paquet ML
- I9 - Paquet ML
- Cartes d’identité - Paquet ML
- Factures - Paquet ML
- FacturesChine - Paquet ML
- Paquet ML - Factures hébreu
- FacturesInde - Paquet ML
- FacturesJapon - Paquet ML
- Paquet ML - Livraison des factures
- Listes de colisage - Paquet ML
- Passeports - Paquet ML
- Fiches de paie - Paquet ML
- Bons de commande - Paquet ML
- Reçus - Paquet ML
- RemittanceAdvices - Paquet ML
- Formulaire UB04 - Paquet ML
- Factures de services publics - Paquet ML
- Titres de véhicule - Paquet ML
- W2 - Paquet ML
- W9 - Paquet ML
- Autres paquets ML prêts à l’emploi
- Points de terminaison publics
- Prérequis matériels
- Pipelines
- Document Manager
- Services OCR
- Apprentissage profond
- Tableaux de bord Insights.
- Document Understanding déployé dans Automation Suite
- Document Understanding déployé dans une version AI Center autonome
- Licences
- Activités (Activities)
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
Déployer UiPathDocumentOCR
Créez un paquet ML UiPathDocumentOCR dans AI Center.
Pour une installation en ligne, le modèle UiPathDocumentOCR est déjà inclus dans la section Packages prêts à l'emploi (Out of the box packages). Accédez à Paquets ML (ML Packages) > Packages prêts à l'emploi (Out of the box packages) > UiPath Document Understanding > UiPathDocumentOCR, puis cliquez sur Soumettre (Submit).
Pour une installation hors ligne, accédez à l'onglet Paquets ML (ML Packages) dans la barre latérale gauche d'AI Center et créez un nouveau package. Nommez le package et téléchargez le package que vous avez téléchargé à partir de cette page. Choisissez le type d'entrée JSON et le langage Python correspondant. Créez un paquet.
Accédez à Compétences ML (ML Skills) et créez une nouvelle compétence ML pour le package UiPathDocumentOCR que vous avez créé.
Veuillez utiliser Paramètres d’infrastructure avancés (Advanced Infra Settings) pour mettre à jour le déploiement afin de mettre à jour la réplique (idéalement, le nombre de répliques doit être égal au nombre de nœuds) et maximiser les requêtes CPU (au moins 4) et RAM si vous n'utilisez pas de machines GPU, ou le traitement UiPathDocumentOCR sera lent et pourra échouer.
Le moteur OCR a besoin d'un GPU pour des performances optimales, et il est recommandé pour les charges de travail de production. Cependant, si le GPU n'est pas disponible, il peut toujours fonctionner sur le CPU, mais il nécessite des ressources plus élevées que la valeur par défaut. Les paramètres d'infrastructure avancés doivent être ajustés comme tels :
Replicas: increase if there is concurrent usage of UiPathDocumentOCR. If you are using UiPathDocumentOCR to do imports on a single Data Labeling session at a time and the UiPathDocumentOCR is not used in other UiPath® workflows then 1 replica suffices. Otherwise, the number of replicas needs to be increased. There is no "magic" number here, you need some trial and error. Do not use more than 2 replicas on a single node installation. Ideally, replica count should equal the number of nodes in the cluster (1 replica/node). If more parallelism is needed, increasing the CPU helps
CPU : il doit être au moins de 4 (pour chaque réplica). Assurez-vous d'avoir les ressources appropriées. Il n'y a pas de nombre « magique », mais un CPU élevé signifie un temps de traitement plus rapide. Vous devez faire des tests dans vos scénarios spécifiques pour déterminer le nombre suffisant.
Cela peut prendre jusqu'à 30 minutes pour que la compétence ML soit prête. Vous devrez peut-être actualiser la page AI Center pour voir le changement de statut. Une fois la compétence ML disponible, double-cliquez sur la compétence ML et accédez à Modifier le déploiement actuel (Modify current deployment).
Activez la bascule pour rendre la compétence ML publique. Vous devrez peut-être attendre quelques minutes et actualiser la page.
Double-cliquez sur la compétence ML et copiez l'URL, qui est le point de terminaison de UiPathDocumentOCR pour une utilisation ultérieure.
Félicitations ! Vous avez déployé avec succès UiPathDocumentOCR sur AI Center.