Pipelines d'entraînement

Important :

Taille minimale de l'ensemble de données

Pour exécuter avec succès un pipeline d'entraînement, nous recommandons fortement au moins 10 documents et au moins 5 échantillons de chaque champ étiqueté dans votre ensemble de données. Sinon, le pipeline renvoie l'erreur suivante : Dataset Creation Failed.

Formation sur GPU vs formation sur CPU

Pour les ensembles de données plus volumineux, vous devrez effectuer l’entraînement à l’aide du GPU. De plus, l’utilisation d’un GPU pour l’entraînement est au moins 10 fois plus rapide que l’utilisation d’un CPU. Consultez le tableau ci-dessous pour connaître la taille maximale de l’ensemble de données en fonction de la version et de l’infrastructure.

Tableau 1. Jeu de données maximal pour chaque version

Infrastructure	<2021.10.x	2021.10.x	>2021.10.x
Processeur	500 pages	5000 pages	1 000 pages
GPU	18 000 pages	18 000 pages	18 000 pages

Pour plus d'informations sur la structure des ensembles de données, consultez la section Format de l'ensemble de données (Dataset Format).

Il existe deux manières d'entraîner un modèle de ML :

• entraînement d'un modèle à partir de zéro
• réentraînement d'un modèle prêt à l'emploi

L'entraînement d'un modèle à partir de zéro peut être effectué à l'aide du paquet ML DocumentUnderstanding, réalisant le processus selon l'ensemble de données fourni en entrée.

Le réentraînement peut être réalisé à l'aide de paquets ML prêts à l'emploi tels que Invoices, Receipts, Purchase Orders, Utility Bills, Invoices India, Invoices Australia, etc. En résumé, tout autre paquet ML d'extraction de données - à l'exception de DocumentUnderstanding. L'entraînement effectué à l'aide de l'un de ces packages a une entrée supplémentaire : un modèle de base. Nous appelons cela le réentraînement parce que vous ne partez pas de zéro mais à partir d'un modèle de base. Cette approche utilise une technique appelée l'apprentissage par transfert où le modèle tire parti des informations codées dans un autre modèle préexistant. Le modèle conserve certaines des connaissances prêtes à l'emploi, mais il apprend également des nouvelles données. Cependant, à mesure que la taille de votre ensemble de données d'entraînement augmente, le modèle de base pré-entraîné est de moins en moins important. Sa pertinence s'adresse principalement aux ensembles de données d'entraînement de petite à moyenne taille (jusqu'à 500-800 pages).

Configurez le pipeline d'entraînement comme suit :

• Dans le champ Type de pipeline (Pipeline type), sélectionnez Exécution de pipeline d'entraînement (Training run).
• Dans le champ Choisir le package (Choose package), sélectionnez le package que vous avez créé en fonction du paquet ML DocumentUnderstanding.
• Dans le champ Choisir la version majeure du package (Choose package major version), sélectionnez une version majeure pour votre package.
• Dans le champ Choisir la version mineure du package (Choose package minor version), sélectionnez une version mineure pour votre package. Il est fortement recommandé de toujours utiliser la version mineure 0 (zéro). Consultez la section Choix de la version mineure ci-dessous pour plus d’informations.
• Dans le champ Choisir un ensemble de données d'entrée ( Choose input dataset ), sélectionnez un ensemble de données, comme indiqué dans la vidéo ci-dessous sur cette page. Pour créer des ensembles de données d'entraînement de haute qualité, vous pouvez consulter ce tutoriel.
• Dans la section Entrer les paramètres (Enter parameters), entrez toutes les variables d'environnement définies et utilisées par votre pipeline, le cas échéant. Pour la plupart des cas d'utilisation, aucun paramètre n'a besoin d'être spécifié ; le modèle utilise des techniques avancées pour trouver une configuration performante. Cependant, voici quelques variables d'environnement que vous pouvez utiliser :
• model.epochs permet de personnaliser le nombre d'époques pour le pipeline d'entraînement (la valeur par défaut est de 100).
  Remarque : pour les ensembles de données plus volumineux, contenant plus de 5000 pages, vous pouvez commencer par effectuer une exécution complète du pipeline avec le nombre d’époques (epochs) par défaut. Cela vous permet d’évaluer la précision du modèle. Après cela, vous pouvez réduire le nombre d’époques à environ 30 ou 40. Cette approche vous permet de comparer la précision des résultats et de déterminer si la réduction des époques aboutit à un niveau de précision similaire.

  Lorsque vous utilisez des ensembles de données plus petits, en particulier ceux de moins de 5000 pages, vous pouvez conserver le nombre d’époques par défaut.

• Indiquez si vous souhaitez entraîner le pipeline sur GPU ou sur CPU. Le curseur Activer le GPU (Enable GPU) est désactivé par défaut, auquel cas le pipeline est entraîné sur CPU.
• Sélectionnez l'une des options d'exécution du pipeline : Exécuter maintenant (Run now), Basé sur l'heure (Time based) ou Récurrent (Recurring). Si vous utilisez la variable auto_retraining, sélectionnez Récurrent.
  
  

  

  
  
• Après avoir configuré tous les champs, cliquez sur Créer (Create). Le pipeline est créé.

Voici un exemple de création d’un pipeline d’entraînement avec un ensemble de données précédemment exporté vers AI Center :

Choix de la version mineure

Dans la plupart des cas, la version mineure 0 doit être choisie. En effet, plus votre ensemble de données d’entraînement est volumineux et diversifié, meilleures sont les performances de votre modèle. Ce principe s’aligne sur l’objectif actuel de la technologie ML de pointe d’utiliser de grands ensembles d’entraînement de haute qualité et représentatifs. Par conséquent, à mesure que vous accumulez davantage de données d’entraînement pour un modèle, vous devez ajouter les données au même ensemble de données afin d’améliorer davantage les performances du modèle.

There are situations, however, where training on a minor version other than 0 makes sense. This is typically the case when a partner needs to service multiple customers in the same industry, but UiPath® doesn't have a pre-trained model optimized for that industry, geography, or document type.

Dans un tel cas, le partenaire peut développer un modèle pré-entraîné à l’aide d’une variété d’échantillons de ce secteur (pas à partir d’une seule source, mais à partir de plusieurs sources pour une meilleure généralisation). Ce modèle serait utilisé comme modèle de base pour former des modèles de clients spécifiques et est entraîné sur la version 0 du paquet ML. Les versions suivantes, comme la version 1, seraient utilisées pour affiner le modèle pré-entraîné ou créer des modèles spécifiques au client.

Cependant, pour obtenir de bons résultats, le modèle pré-entraîné doit être non biaisé et basé sur un ensemble d’entraînement très diversifié. Si le modèle de base est optimisé pour un client spécifique, il peut ne pas fonctionner correctement pour d’autres clients. Dans ce cas, l’utilisation de la version mineure 0 comme modèle de base donne de meilleurs résultats.