ML スキルを管理する

ML スキルを作成する

注: 1 つの AI Robot ライセンスにつき複数の ML スキルをデプロイすることはできません。

[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。
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。
ドロップダウンからパッケージを選択します。
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。
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。
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)。
どれくらいの期間非アクティブだったら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。スキルがまったく使用されず、デプロイ自体に予測や変更がない場合、スキルは非アクティブであるとみなされます。
(任意) この特定のデプロイのリソースおよびレプリカをカスタマイズする場合は、[Enable Infra Settings] トグルを切り替えます。インフラ設定を有効化すると、次のフィールドをカスタマイズできます。
- レプリカの数
- RAM (GB) の要求サイズと制限サイズ
- CPU の要求サイズと制限サイズ
注: これらの値は、正しい値であると確信できる場合のみ変更してください。
[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。

UiPath が提供するフレームワークにモデルがラップされ、テナントからしかアクセスできない 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: 通常、モデルのデプロイには 10 分から 15 分かかります。

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。

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、以下の手順に従います。

[ML スキル] 詳細ページで、グリッド上の停止されたスキルをクリックします。
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

[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。
スキルの更新ウィンドウで [OK] 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

[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。
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

GPU を追加/削除する

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。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。

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。

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

ストリーミングログ

ストリーミングログは、ML スキルの詳細ページにあります。[ストリーミングログ] をクリックすると、選択した ML スキルに関連する以下の情報が表示されます。

特定のデプロイの Deployer ポッドログ
正常にデプロイされる前のML スキルポッド
正常にデプロイされた後の ML スキルポッドログ。すべての予測ログが含まれます。

ML スキルを削除する

[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 [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。
[OK] をクリックしてスキルを削除します。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。