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).

For offline installation, go to the ML Packages tab from the left sidebar of AI Center and create a new package. Name the package and upload the package that you have downloaded from this page. Choose JSON input type, and the corresponding Python language. Create package.

Remarque :

When creating a UiPathDocumentOCR ML Package in AI Center, it cannot be named ocr or OCR. Make sure to choose another name.

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.

Remarque :

The UiPathDocumentOCR is optimized to run on GPU. To ensure a faster performance on CPU, we recommend allocating more CPU cores to the ML Skill.

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.

Félicitations ! Vous avez déployé avec succès UiPathDocumentOCR sur AI Center.

Vous pouvez sélectionner directement la compétence ML en tant que compétence privée dans le workflow Studio. Ou, si vous avez installé la version en ligne autonome d'AI Center et que vous souhaitez utiliser la compétence ML publique, veuillez suivre les instructions ci-dessous pour obtenir le point de terminaison public de la compétence ML (facultatif).

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.