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Last updated 5 juin 2024

Configurer Data Manager

Vous devez d'abord créer un dossier de travail pour stocker vos données ML. Ceci est référencé dans toutes les commandes documentées ci-dessous.

Remaque : Exécutez les étapes de configuration ci-dessous avant de lancer Data Manager. Si vous devez modifier la configuration ultérieurement (comme le moteur OCR ou un mot de passe utilisateur), vous devez arrêter Data Manager à l'aide de la commande d'arrêt Docker, exécuter les commandes de configuration, puis relancer Data Manager. Voir ici l'aide-mémoire de Docker.

Ajout d'utilisateurs (uniquement lors de l'exécution du conteneur docker autonome)

Un utilisateur admin avec mot de passe et nom d'utilisateur admin est créé par défaut.

Pour créer de nouveaux utilisateurs, arrêtez le conteneur Data Manager s'il est en cours d'exécution, utilisez la commande suivante, puis redémarrez-le :

docker run --rm -it -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept --user <username> --passw <password>docker run --rm -it -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept --user <username> --passw <password>

Chaque utilisateur peut également modifier son mot de passe depuis la vue Paramètres (Settings) -> Mot de passe (Password) accessible via le bouton en haut à droite de l'écran.

Activation du cryptage SSL (https)

Cela n'est pas nécessaire lorsque vous exécutez Data Manager sur votre propre ordinateur ou sur un réseau de bureau sécurisé.

Cependant, si vous envisagez d'exécuter Data Manager sur un serveur distant ouvert sur Internet, nous vous suggérons fortement d'activer le chiffrement SSL.

Pour ce faire, vous devez obtenir le nom DNS du serveur distant et générer un certificat https (fichier .crt) au format PEM ainsi qu'une clé (fichier .key) pour ce nom de domaine, puis les placer dans un dossier nommé certs sur le serveur distant.

Ensuite, vous devez lancer le gestionnaire de données à l'aide de la commande suivante :

docker run -d -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" -v "<path_to_certs_folder>:/certs" aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept --https-certificate /certs/<cert_filename.crt> --https-private-key /certs/<key_filename.key>docker run -d -p <port_number>:80 -v "<path_to_working_folder>:/app/data" -v "<path_to_certs_folder>:/certs" aiflprodweacr.azurecr.io/datamanager:latest --license-agreement accept --https-certificate /certs/<cert_filename.crt> --https-private-key /certs/<key_filename.key>

Dans cette commande, <cert_filename.crt> fait référence au nom du fichier .crt et <key_filename.key> fait référence au nom du fichier .key que vous avez placé dans le dossier certs.

Utiliser un schéma prédéfini

Pour utiliser la capacité de réentraînement dans AI Center, vous devez utiliser un ensemble de champs basés sur les champs déjà extraits par les paquets ML préentraînés prêts à l'emploi proposé par UiPath. On appelle cette liste de champs un schéma.

Pour faciliter la prise en main, nous fournissons ci-dessous les schémas des paquets ML prêts à l'emploi. Il s'agit de fichiers .zip que vous pouvez importer dans Data Manager comme vous le feriez pour importer un ensemble de données.

Les schémas des paquets ML préentraînés fournis par UiPath sont disponibles via les liens du tableau ci-dessous :

Paquet ML préentraîné

Schéma

Factures

Factures, Australie

Factures, Inde

Factures, Japon

Reçus

Bons de commande

Factures

Attention : le paquet ML FacturesJapon prend uniquement en charge Google Cloud Vision OCR.
Après avoir téléchargé un fichier .zip à partir du tableau ci-dessus, vous pouvez importer le schéma dans Data Manager en cliquant sur le bouton Importer (Import) en haut de l'écran, puis sélectionner le fichier .zip dans la boîte de dialogue. Data Manager détecte qu'il s'agit d'un nouveau schéma et l'importe directement.

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