UiPathDocumentOCR をデプロイする

AI Center で UiPathDocumentOCR (UiPath ドキュメント OCR) ML パッケージを作成します。

オンライン インストールの場合は、UiPathDocumentOCR モデルが [すぐに使えるパッケージ] セクションに既に含まれています。[ML パッケージ] > [すぐに使えるパッケージ] > [UiPath Document Understanding] > [UiPathDocumentOCR] に移動し、[提出] をクリックします。

オフライン インストールの場合は、AI Center の左側のサイドバーから [ML パッケージ] タブに移動し、新しいパッケージを作成します。こちらのページからダウンロードしたパッケージに名前を付けてアップロードします。入力の種類として JSON を選択し、対応する言語として Python を選択します。パッケージを作成します。

注: AI Center で UiPathDocumentOCR (UiPath ドキュメント OCR) ML パッケージを作成する場合、その ML パッケージの名前を「ocr」または「OCR」にすることはできません。必ず別の名前を設定してください。

[ML スキル] に移動し、作成した UiPathDocumentOCR パッケージ用に新しい ML スキルを作成します。

詳細なインフラ設定を使用し、レプリカを更新するためにデプロイを更新して (レプリカの数とノードの数が等しいのが理想的)、GPU マシンを使用していない場合は CPU (4 以上) と RAM リクエストの数を最大に設定してください。そうしないと、UiPathDocumentOCR の処理が遅くなり、失敗する可能性があります。

注: UiPathDocumentOCR (UiPath ドキュメント OCR) は GPU での実行に最適化されています。CPU でのパフォーマンスを向上させるには、ML スキルに追加の CPU コアを割り当てることをお勧めします。

OCR エンジンのパフォーマンスを最適化するには GPU が必要であり、運用ワークロードには GPU の使用が推奨されます。GPU を使用できない場合は CPU 上でも実行できますが、既定よりも多くのリソースが必要になります。詳細なインフラ設定を以下のように調整する必要があります。

レプリカ: UiPathDocumentOCR が同時使用されている場合には数を増やします。UiPathDocumentOCR を使用して一度に 1 つのデータ ラベル付けセッションでインポートを実行し、UiPathDocumentOCR が他の UiPath ワークフローで使用されていない場合、レプリカは 1 つで十分です。それ以外の場合は、レプリカの数を増やす必要があります。必要な数は状況によって異なるため、試行錯誤しながら判断する必要があります。シングル ノードのインストールで 2 つを超えるレプリカを使用しないでください。レプリカの数がクラスター内のノードの数と等しいのが理想です (1 つのノードあたり 1 つのレプリカ)。さらに並列処理が必要な場合は、CPU を増やすとよいでしょう。

CPU: 最低 4 つ (レプリカごと) は必要です。適切なリソースを確保してください。必要な数は状況によって異なりますが、CPU を増やすことで処理時間が短縮されます。特定のシナリオの下で、どれだけあれば十分なのかをテストする必要があります。

ML スキルの準備が整うまでに最大 30 分かかることがあります。AI Center のページを更新してステータスの変化を確認する必要があります。

おめでとうございます。UiPathDocumentOCR を AI Center にデプロイできました。

Studio ワークフローで直接、ML スキルをプライベート スキルとして選択できます。あるいは、AI Center スタンドアロンのオンライン バージョンがインストール済みで、パブリック ML スキルを使用する場合は、以下の手順に従ってパブリック ML スキルのエンドポイントを取得してください (任意)。

ML スキルが利用可能になったら、ML スキルをダブルクリックし、[現在のデプロイを変更] に移動します。

トグルをオンに切り替えて、ML スキルを公開します。場合によっては、数分待ってからページを更新する必要があります。

ML スキルをダブルクリックして、UiPathDocumentOCR のエンドポイントである URL をコピーします。この URL は後で使用します。