- 概要
- Document Understanding Process
- クイック スタート チュートリアル
- フレームワーク コンポーネント
- ML パッケージ
- 概要
- Document Understanding - ML パッケージ
- DocumentClassifier (ドキュメント分類) - ML パッケージ
- OCR 機能を持つ ML パッケージ
- 1040 (米国の個人所得税申告書) - ML パッケージ
- 1040 Schedule C (米国の個人所得税申告書のスケジュール C) - ML パッケージ
- 1040 Schedule D (米国の個人所得税申告書のスケジュール D) - ML パッケージ
- 1040 Schedule E (米国の個人所得税申告書のスケジュール E) - ML パッケージ
- 4506T (米国の納税申告証明依頼書) - ML パッケージ
- 990 (米国の所得税非課税団体申告書) - ML パッケージ (プレビュー)
- ACORD125 (企業向け保険契約申込書) - ML パッケージ
- ACORD126 (企業総合賠償責任保険) - ML パッケージ
- ACORD131 (アンブレラ/エクセス保険) - ML パッケージ
- ACORD140 (商業保険申込書の財物補償条項) - ML パッケージ
- ACORD25 (賠償責任保険証明書) - ML パッケージ
- Bank Statements (銀行預金残高証明書) - ML パッケージ
- BillsOfLading (船荷証券) - ML パッケージ
- Certificate of Incorporation (会社存在証明書) - ML パッケージ
- Certificate of Origin (原産地証明書) - ML パッケージ
- Checks (小切手) - ML パッケージ
- Children's Product Certificate (子供向け製品証明書) - ML パッケージ
- CMS 1500 (米国の医療保険請求フォーム) - ML パッケージ
- EU Declaration of Conformity (EU 適合宣言書) - ML パッケージ
- Financial Statements (財務諸表) - ML パッケージ
- FM1003 (米国の統一住宅ローン申請書) - ML パッケージ
- I9 (米国の就労資格証明書) - ML パッケージ
- ID Cards (ID カード) - ML パッケージ
- Invoices (請求書) - ML パッケージ
- InvoicesAustralia (請求書 - オーストラリア) - ML パッケージ
- InvoicesChina (請求書 - 中国) - ML パッケージ
- InvoicesIndia (請求書 - インド) - ML パッケージ
- InvoicesJapan (請求書 - 日本) - ML パッケージ
- Invoices Shipping (船積送り状) - ML パッケージ
- Packing Lists (梱包明細書) - ML パッケージ
- Passports (パスポート) - ML パッケージ
- Payslips (給与明細) - ML パッケージ
- Purchase Orders (発注書) - ML パッケージ
- Receipts (領収書) - ML パッケージ
- RemittanceAdvices (送金通知書) - ML パッケージ
- UB-04 (健康保険請求フォーム) - ML パッケージ
- Utility Bills (公共料金の請求書) - ML パッケージ
- Vehicle Titles (自動車の権利書) - ML パッケージ
- W2 (米国の源泉徴収票) - ML パッケージ
- W9 (米国の納税申告書) - ML パッケージ
- その他のすぐに使える ML パッケージ
- パブリック エンドポイント
- ハードウェア要件
- パイプライン
- Document Manager
- OCR サービス
- ディープ ラーニング
- Automation Suite にデプロイされた Document Understanding
- AI Center スタンドアロンにデプロイされた Document Understanding
- ライセンス
- アクティビティ
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
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。
[ML スキル] に移動し、作成した UiPathDocumentOCR (UiPath ドキュメント OCR) 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。
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。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。
おめでとうございます。UiPathDocumentOCR を AI Center にデプロイできました。