要件

概要

注: デプロイ プロファイルを選択する前に、「シングルノードおよびマルチノードのインストールにサポートされるユース ケース」をご覧ください。

必要なもの	要件	構成	インストール
Linux マシン 1 台 (RHEL 8.2、8.3、8.4、8.5)	マルチノードのマシン要件	マシンを構成する	オンラインでのマルチノードのインストール オフラインでのマルチノードのインストール
SQL Server (MS SQL 2016、2017、2019 - Enterprise および Standard)	-	MS SQL Server を構成する	-
DNS	-	DNS を構成する	-
ロード バランサー	-	ロード バランサーを構成する	-

マルチノードのマシン要件

これは、運用環境のデプロイでサポートされる唯一の構成です。

バンドル	最小	推奨仕様
ノード数	サーバー ノード 3 台以上。フォールト トレランスを向上させるため、クラスター内のサーバー ノード数は奇数にする必要があります。 任意の数のエージェント ノード。	サーバー ノード 3 台以上。フォールト トレランスを向上させるため、クラスター内のサーバー ノード数は奇数にする必要があります。 任意の数のエージェント ノード。
(v-)CPU 合計	48 (v-)CPU	64 (v-)CPU
ノードあたりの最小 (v-)CPU	12 (v-)CPU	16 (v-)CPU
RAM 合計	96 GiB	144 GiB
ノードごとのクラスター ディスク	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
サーバー ノードごとのデータ ディスク	2 TiB SSD 最小 IOPS 1100	2 TiB SSD 最小 IOPS 1100
サーバー ノードごとの etcd ディスク	16 GiB SSD 最小 IOPS: 240	16 GiB SSD 最小 IOPS: 240
UiPath バンドル ディスク (オフライン インストールの場合のみ、最初のサーバー ノード上)	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100	512 GiB SSD 最小 IOPS: 1100

注: 上記の最小要件を満たしている場合、既定の設定で 3 つの HA スキル (2 つのレプリカ) と 1 つのパイプラインを並行して実行できます。

Document Understanding 用に GPU がサポートされた追加エージェント ノード

バンドル	要件
(v-)CPU	8 (v-)CPU
RAM	52 GiB
クラスター ディスク	256 GiB SSD 最小 IOPS: 1100
データ ディスク	N/A
GPU RAM	11 GiB

ストレージとコンピューティングの高度な要件

使用	CPU	RAM (GiB)	GPU
インストール直後のハードウェア使用量	30 (最小構成の場合) 33 (推奨構成の場合)	48	0
サービング (ML スキル、1 つのレプリカ) の最小要件	0.6	2	0
トレーニング (パイプライン) の最小要件	1	4	0
Document Understanding モデルのサービング (ML スキル、レプリカ 1 つ)	1	4	0
Document Understanding モデルのトレーニング	2	24	1

注: UiPath が提供する、トレーニング可能な Document Understanding ML パッケージは CPU と GPU の両方で動作します。v2021.10 の場合、GPU でのトレーニング速度は CPU でのトレーニング速度に比べて 5 倍以上低下します。また、CPU を使用したトレーニングは最大 5,000 ページのデータセットでのみサポートされます。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速度が速すぎると、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 Document OCR Local Server を実行して年間 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。