- 基本情報
- ネットワーク要件
- シングルノードの要件とインストール
- マルチノードの要件とインストール
- インストール後
- GPU をプロビジョニングする
- 構成ファイルを使用する
- ノードのスケジュール設定
- 移行とアップグレード
- 基本的なトラブルシューティング ガイド
概要
Before choosing your deployment profile, see Supported use cases for single-node and multi-node installations.
| 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、8.6) | マルチノードのマシン要件 | マシンを構成する | |
|
SQL Server (MS SQL 2016、2017、2019 - Enterprise および Standard) | - | MS SQL Server を構成する | - |
| DNS | - | - | |
| 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 | 16 (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 |
Following the minimum requirements above is enough for three HA skills (two replicas) and one pipeline running in parallel with the default configuration.
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 |
Trainable Document Understanding ML Packages provided by UiPath will work on both CPU or GPU. For 2021.10, training on GPU is at least 5 times slower than training on CPU. Also, please know that training on CPU is only supported for datasets up to 5000 pages in size. Validation Station retraining loop is not supported on deployments without a GPU, due to the fact that dataset sizes increase too fast and may hit a compute wall with CPU very quickly. If you run UiPath Document OCR Local Server on AI Center to process more than 2 million pages of documents a year, GPU is strongly recommended for a better product experience.