ML スキルを管理する

ML スキルを作成する

1. [ML スキル] ページで [新規作成] をクリックします。[新しい ML スキルを作成] ページが表示されます。
2. 新しいスキルの名前を入力します。スキル名には文字、数字、アンダースコアのみを含めることができ、数字から始めることはできません。
3. ドロップダウン リストからパッケージを選択します。
4. パッケージのメジャーおよびマイナー バージョンを選択します。
   任意: 新しいスキルの説明を追加します。
5. 自動更新を有効化するかどうかを選択します。true に設定すると、モデルは、そのモデルの最新の再トレーニング済みバージョンに自動更新されます (同じ ML パッケージ バージョンの、新しいマイナー バージョン)。
6. ML スキルを公開するかどうかを選択します。
7. デプロイの詳細設定 (GPU の有効化など) を行う場合は、[詳細なインフラ設定] のトグルをオンにします。
   • このスキルを実行する環境で GPU を有効化するかどうかを選択します。
   • レプリカの数を選択します。

   注:

   レプリカはモデルのインスタンスです。レプリカを追加すると、デプロイ済みの同じモデルのインスタンスも増えます。これは、次の場合に役立ちます。

   • 高可用性 (HA) - レプリカが 1 つのインスタンスでは、バックエンド サービスの自動メンテナンスが頻繁に行われるため、中断のない動作は保証できません。 まれに、スキルで予期しないダウンタイムが発生することがあります。 運用環境では、少なくとも 2 つのレプリカを用意し、テスト インスタンスの場合は 1 つのレプリカを使用することを強くお勧めします。 または、この問題の影響を受けない Document Understanding のモダン プロジェクトを使用することもできます。
   • 並列処理 - 大量の要求の並列処理が予想される場合は、レプリカの数を増やします。一般的なガイドラインとして、まずは、ML スキルにあるレプリカ 1 つに対して 2 台または 3 台のロボットを使用します。

   • ドロップダウン リストから、レプリカ 1 つあたりに割り当てるリソースの数を選択します。
   • [レプリカあたりのリソース] プロパティの下に AI ユニットの 1 時間あたりのコストが表示されます。このコストは、GPU が有効化されているかどうか、レプリカの数、レプリカ 1 つあたりに割り当てられたリソースの数によって変化します。

   注:

   • 手順 7 は任意であり、上級ユーザーにのみ推奨されます。
   • 手順 7 のプロパティは、AI ユニット ライセンス モデルを使用している場合にのみ使用できます。
8. どれくらいの期間非アクティブだった場合にスキルのデプロイを解除するのかを、ドロップダウンから選択します。
   
   

   

   
   
9. [作成] をクリックします。[新しい ML スキルを作成] ページが閉じ、[デプロイ中] ステータスの新しいスキルを含む [ML スキル] ページが表示されます。
   
   

   

   
   
   

   

   
   

   注: Document Understanding の抽出器で、より正確で詳細なインフラの設定情報が表示されるようになりました。

   UiPath® が提供するフレームワークにモデルがラップされ、お使いのテナントしかアクセスできない UiPath® AI Center の Kubernetes クラスター上の名前空間にデプロイされます。

   注: スキルのデプロイにおけるノードの可用性を最適化しました。10 月よりスキルのデプロイにかかる時間が短縮されます。

   正常にデプロイされると、スキルのステータスが [デプロイ中] から [利用可能] に変わります。

ML スキルを停止する

ML スキルを停止するには、以下の手順を実行します。

1. [ML スキル] ページで、停止するスキルをクリックします。
2. 上部の [停止] ボタンをクリックします。

停止された ML スキルを再デプロイする

ML パッケージを再デプロイするには、以下の手順を実行します。

1. [ML スキル] ページで、グリッド上の停止されたスキルをクリックします。
2. 上部の [再開] ボタンをクリックします。
   
   

   

   
   

パッケージ バージョンを管理する

[ML スキル] 詳細ページでは、デプロイされたスキル内で使用されるパッケージのバージョンを管理できます。特定のバージョンのパッケージを使用するようにスキルを更新したり、以前使用されていたバージョンにロールバックしたりできます。

パッケージ バージョンを更新する

1. [ML スキル] 詳細ページで、使用するパッケージ バージョンの横の ⇅ をクリックします。現在使用中のバージョンのボタンは無効化されており、[使用中] のマークが付きます。スキルの更新ウィンドウが表示されます。
2. スキルの更新ウィンドウで [確認] をクリックして、選択したバージョンのパッケージを使用するようにスキルを更新します。
   
   

   

   
   

以前のバージョンにロール バックする

1. [ML スキル] 詳細ページで [ロールバック] をクリックします。スキルの更新ウィンドウが表示されます。
2. スキルの更新ウィンドウで [OK] をクリックして、以前に使用されていたバージョンのパッケージを使用するようにスキルを更新します。

現在のデプロイを変更する

スキルを別のバージョンに更新するほかに、デプロイされたスキルを同じバージョンに保持しながら、GPU を使用するまたは使用しないように変更することができます。変更するには、以下に示すように、ML スキルの詳細ページ > [スキルを更新] ウィンドウで [現在のデプロイを変更] を選択します。

注:

GPU を有効化すると [レプリカあたりのリソース] フィールドで CPU のオプションが無効化され、[レプリカ数] フィールドの選択内容に基づいて AI ユニットが更新されます。

ML スキルを公開/非公開にする

ML スキルは公開できます。 これにより、 UiPath® 環境の外部からエンドポイントを介して ML スキルにアクセスできるようになります。 つまり、特定のテナントに接続されたロボットを経由することなく呼び出すことができます。

そのためには、以下に示すように、[ML スキル] 詳細ページ > スキルの更新ウィンドウで [現在のデプロイを変更] を選択します。

これにより、ML スキルは再デプロイされます。ML スキルが利用可能になると、対応する URL が ML スキルの詳細ページに表示され、ボタンをクリックして URL をコピーできます。ベースの ML パッケージによっては、ML スキル アクティビティでこのスキルとともに使用される API キーも公開されます。

パブリック ML スキルを使用するには、以下が必要です。

• ポート 433 が開かれている
• 対象の ML スキル URL にアクセスできる
• ML スキルがデプロイされている組織の AI ユニットの API キーにアクセスできる

ML スキルを削除する

1. [ ML スキル] ページで、デプロイ済みのスキルまたは失敗したスキルの横の [ キャンセル ] ボタンまたは [ 削除 ] ボタンをクリックします。ステータスに応じて、キャンセルまたは削除 ボタンをクリックします。 確認のウィンドウが表示されます。
   ML スキルのステータスに応じて、次のいずれかのボタンを使用して ML スキルを削除します。

   • キャンセル: このボタンを使用して、失敗した ML スキルを削除します。
   • 削除: このボタンを使用すると、正常にデプロイされた ML スキルを削除できます。
2. [ OK ] をクリックしてスキルを削除またはキャンセルします。 選択したスキルがデプロイ解除され、[ ML スキル] ページに表示されなくなります。
   注: スキルを削除すると、スキルの使用者に影響が出る可能性があります。ただし、任意の時点で同じ名前のスキルを再作成し、このサービスの依存関係を復元することができます。

ML スキル レポート

[ML スキル レポートをダウンロード] ボタンをクリックすると、 ML スキルのレポートをダウンロードできます。

迅速なトラブルシューティングのため、問題を報告する際はこのレポートを添付することをお勧めします。

このレポートには、問題をデバッグするために必要なすべての情報 (アカウント ID、テナント ID、AI ユニット、関連パッケージと ML スキルの情報を含む) が含まれています。

ML スキル レポートの例は、以下のスクリーンショットをご覧ください。