- リリース ノート
- 基本情報
- 通知
- プロジェクト
- データセット
- データのラベル付け
- ML パッケージ
- すぐに使えるパッケージ
- 概要
- English Text Classification (英語テキスト分類)
- French Text Classification (フランス語テキスト分類)
- Japanese Text Classification (日本語テキスト分類)
- Object Detection (オブジェクト検出)
- Text Classification (テキスト分類)
- TPOT AutoML Classification (TPOT AutoML分類)
- TPOT AutoML Regression (TPOT AutoML 回帰)
- TPOT XGBoost Classification (TPOT XGBoost 分類)
- TPOT XGBoost Regression (TPOT XGBoost 回帰)
- AI Computer Vision
- Communications Mining
- UiPath Document Understanding
- パイプライン
- ML スキル
- ML ログ
- AI Center の Document UnderstandingTM
- AI Center API
- ライセンス
- AI ソリューション テンプレート
- 使い方
- 基本的なトラブルシューティング ガイド
AI Center
2021 年 3 月
今回のリリースでは、要望の多かった以下の機能を追加しました。
URL および API キーを使用した ML スキルおよびデータセットの公開
この機能でできること
- 既存の On-Premises Orchestrator から ML スキルを移行することなく、 AutomationCloudTM で実行される AI Center に ML スキルをデプロイし、継続的に改良することができます。
- ML スキルをロボット外でデプロイし、継続的に改良する (例: ML スキルを UiPath® Apps に追加したり、サードパーティ アプリケーション内で使用したりすることもできます)。
機能の使い方
まず、エンティティ (データセットおよび ML スキル) をエンドポイントとして公開し、お使いのオンプレミス (Cloud に接続されていない) インフラストラクチャから呼び出せるようにします。
- データセットを公開する
データセットを公開するには、データセットを作成または更新する際に、[データセットを公開] オプションを選択します。
データセットの詳細ページでは、エンドポイントとそれに対応する API キーを確認できます。API キーは変更できますが、変更した場合は古い API キーは使用できなくなり、古いプロセスが破損する可能性があります。
- ML スキルを公開する
ML スキルを公開するには、最初に ML スキルを通常どおりデプロイしてから、デプロイの設定を変更します。
これにより、エンドポイントが公開され、エンドポイントを使用するための対応する API キーも公開されます。
注: Document Understanding のスキルでは、全スキルに対して Document Understanding の API キーを使用できるため、API キーが公開されることはありません。つまり、スキルがデプロイされたアカウントに関連付けられた API キーを使用する必要があります。
- Studio からスキルを呼び出す
プレビューのフィードから新しい UiPath.MLService.Activities パッケージ (v1.1.6-preview) をダウンロードしインストールします。[ML スキル] アクティビティと [ファイルをアップロード] アクティビティの両方に [接続モード] プロパティが新しく追加されています。[Endpoint] を選択し、エンティティにアクセスするための詳細 (エンドポイントと API キー) を文字列として入力します。
[ML スキル] アクティビティの場合、送信するデータの種類をさらに手動で設定する必要があります。また、ここでの JSON は文字列としての JSON です。
これですべての設定が完了しました。既存のオンプレミスのインフラストラクチャと UiPath Cloud 上の AI Center が繋がったことで、AI を駆使したオートメーション プロセスのフィードバック ループが完成します。
