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] を選択します。[ 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。
     • 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。
   • レプリカあたりに割り当てるリソースの数を選択します。
     注:

     インフラの詳細設定を使用している場合は、 requestMemory パラメーターが次のいずれかの値に設定されていることを確認してください。

     • 0.5 CPU、2 GB の RAM
     • 1 CPU 4 GB RAM
     • 2 CPU 8 GB RAM
     • 4 CPU 16 GB RAM
     • 6 CPU 24 GB RAM それ以外の値を指定すると、ML スキルはインターフェイスで利用できなくなります。

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] を選択します。[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。

   

モデルは UiPath® のサービング フレームワークにラップされ、お使いのテナントのみがアクセス可能な UiPath® AI Center の Kubernetes クラスター上の名前空間内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、停止するスキルを選択します。
2. 上部の [ 停止 ] ボタンを選択します。

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 ] ページのグリッドで停止したスキルを選択します。

2. 上から [ 再開] ボタンを選択します。

   

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 スキルの詳細] ページで、使用するパッケージ バージョンの横の [更新] ⇅ ボタンを選択します。このボタンは、現在使用中のバージョンでは無効化され、[ 現在] とマークされています。[ スキルを更新 ] ウィンドウが表示されます。

2. [ スキルを更新 ] ウィンドウで [ 確定 ] を選択して、選択したパッケージ バージョン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 スキルの詳細ページで、[ロールバック] を選択します。[ スキルを更新] ウィンドウが表示されます。
2. [ スキルを更新 ] ウィンドウで [ OK ] を選択して、以前に使用したパッケージ バージョン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、ML スキルの詳細ページの [スキル>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:

インフラの詳細設定を使用している場合は、 requestMemory パラメーターが次のいずれかの値に設定されていることを確認してください。

• 0.5 CPU、2 GB の RAM
• 1 CPU 4 GB RAM
• 2 CPU 8 GB RAM
• 4 CPU 16 GB RAM
• 6 CPU 24 GB RAM それ以外の値を指定すると、ML スキルはインターフェイスで利用できなくなります。

ML スキルを公開/非公開にする

ML スキルはパブリックにすることができます。パブリックにすると、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ます。つまり、特定のテナントに接続されているロボットを経由せずに、ML スキルを呼び出すことができます。

変更するには、ML スキルの詳細ページの [スキル>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。

ML スキルを削除する

1. [ ML スキル ] ページで、デプロイ済みまたは失敗したスキルの横にある、ステータスに応じて [ キャンセル ] または [ 削除 ] ボタンを選択します。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: このボタンを使用すると、失敗した ML スキルを削除できます。
   • 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] を選択して、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 ] ボタンを選択すると、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。