- リリース ノート
- 要件
- ハードウェアおよびソフトウェアの要件
- AI Fabric のアーキテクチャ
- インストール
- 基本情報
- プロジェクト
- データセット
- ML パッケージ
- パイプライン
- ML スキル
- ML ログ
- AI Fabric での Document Understanding
- 基本的なトラブルシューティング ガイド
ハードウェアおよびソフトウェアの要件
以下の表に、大規模と小規模の一般的なモデルにおける平均的な推奨値を示します。
| CPU | RAM (GB) | OS/ブート ディスク (GB) | 外部データ ディスク (GB) | サービングするモデル数 | 同時にトレーニングするモデル数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 8 | 52 | 200 | 500 | 3 | 1 - 2 |
| 12 | 64 | 200 | 1000 | 3-4 | 2 |
1 つの ML スキル/パイプライン ジョブで使用されるリソースの量はモデルによって異なるので、汎用的な値はありません。ここでは、ML スキル/パイプラインの各ジョブで使用される最小リソース量、および基準として UiPath Document Understanding モデルで使用されるリソース量を示します。
| 使用 | CPU | RAM (GB) |
|---|---|---|
| コア サービス | 4 | 10 |
| サービング (ML スキル) の最小要件 | 0.5 | 2 |
| トレーニング (パイプライン) の最小要件 | 1 | 4 |
| DU モデルのサービング | 1 | 4 |
| DU モデルのトレーニング (イメージ数: 500) | 2 | 24 |
partition ではなく disk である必要があります。手順「1. マシンをプロビジョニングする」をご覧ください。
現在サポートされているのは、NVIDIA の GPU のみです。モデル アーキテクチャの大多数は GPU と CPU の両方で実行できるため、ほとんどのシナリオにおいて GPU に対するトレーニングは必要ではありません。モデルのトレーニング時間が限られている場合は、8 GB 以上のビデオ RAM を搭載した GPU の増設をお勧めします。GPU を AI Center で使用するには、GPU のドライバーをインストールしておく必要があります。詳細については前提条件のセクションをご覧ください。
UiPath が提供する、トレーニング可能な Document Understanding ML パッケージは、イメージ数が最大で 500 までのデータセットであれば CPU と GPU の両方で動作します。トレーニング時間を短縮し、モデルのパフォーマンスを向上させるには、GPU の使用を強く推奨します。GPU を使用しないデプロイでは、検証ステーションの再トレーニング ループはサポートされていません。これは、データセットのサイズが大きくなるのが速すぎると、CPU の計算能力の限界にすぐに達してしまう可能性があるからです。AI Center で UiPath OCR (非エッジ バージョン) を実行して 1 年間に 200 万ページ以上のドキュメントを処理する場合は、より快適な製品エクスペリエンスを得られるように GPU の使用を強く推奨します。
以下の表に、オンプレミス版 AI Fabric のインストールで公式にサポートされているオペレーティング システムを示します。
| OS | バージョン |
|---|---|
| Ubuntu | 18.04 LTS |
| RHEL | 7.4、7.5、7.6、7.7、7.8、7.9 |
| CentOS | 7.4、7.5、7.6、7.7、7.8、7.9 |
- マシンには LVM2 をインストールしておく必要があります。
- Docker 用の OverlayFS ストレージ ドライバーを使用できる必要があります。Docker のドキュメントで前提条件を確認できます。前提条件を満たしていれば、何もインストールする必要はありません。
インストールを開始する前に、以下の前提条件を満たす必要があります。
- Orchestrator 20.4.3 以降
Orchestrator をインストールするさまざまな方法については、こちらのガイドをご覧ください。
- SQL Server 2014 以降
Orchestrator のインストールで使用した SQL Server をそのまま使用することを強くお勧めします。詳しくは、こちらをご覧ください。インストールの際には、その SQL Server のホスト名、管理者ユーザー名、およびパスワードが必要です。
重要: SQL Server 認証モードが有効であることを確認します。注: AI Fabric では、メタデータ ストレージに SQL のみが使用されます。つまり、データ ストアの量がきわめて少ないということです。これらのテーブルに対して多くのストレージ容量をプロビジョニングする必要はありません。 - GPU の要件
AI Fabric のインストールでは、ノードに NVIDIA ドライバー バージョン 450.51.06 および nvidia-container-runtime がインストールされていることを事前に確認してください。
