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トレーニング パイプライン
データセットの最小サイズ
Dataset Creation Failed
(データセットの作成に失敗しました。)」というエラーが発生します。
GPU または CPU でトレーニングする
データセットが大きい場合は GPU を使用してトレーニングする必要があります。ですが、GPU (AI Robot Pro) を使用すると、CPU (AI Robot) を使用するより 5 倍以上スピードが低下します。
CPU を使用したトレーニングは、ML パッケージ v21.10.x では最大 5000 ページのデータセット、その他のバージョンの ML パッケージでは最大 1000 ページのデータセットでしかサポートされていません。また、GPU ではなく CPU でトレーニングを行った場合、精度の低いモデル (0 から 5% の間) が発生する可能性もあります。
CPU を使用したトレーニングは v2021.10 より前は 500 ページに制限されていましたが、v2021.10 で 5000 ページに増量されました。なお、v2022.4 では最大 1000 ページになります。
ML モデルをトレーニングする方法は 2 つあります。
- モデルをゼロからトレーニングする
- すぐに使えるモデルを再トレーニングする
モデルをゼロからトレーニングするには DocumentUnderstanding (ドキュメントの理解) ML パッケージを使用します。トレーニングには、入力データとして提供するデータセットを使用します。
モデルを再トレーニングするには、すぐに使える ML パッケージを使用します。たとえば、Invoices (請求書)、Receipts (領収書)、Purchase Orders (発注書)、Utility Bills (公共料金請求書)、Invoices India (請求書 - インド)、Invoices Australia (請求書 - オーストラリア) などがあります。基本的に、DocumentUnderstanding (ドキュメントの理解) を除くすべてのデータ抽出 ML パッケージが利用可能です。これらのパッケージのいずれかを使用したトレーニングでは、入力データの 1 つとしてベース モデルも利用できます。ゼロから開始するのではなくベース モデルを利用するため、このようなトレーニングを再トレーニングと呼びます。このアプローチでは「転移学習」と呼ばれる手法を用いており、モデルが別の既存モデルでエンコードされた情報を活用します。モデルはすぐに使える知識をいくつか保持していますが、新しいデータからも学習します。これは主に小規模から中規模のトレーニング データセット (最大 500 から 800 ページ) に言えることであり、トレーニング データセットのサイズが大きくなればなるほど事前トレーニング済みのベース モデルの活用度は下がります。
再トレーニングのパイプラインを次のように設定します。
- [パイプラインの種類] フィールドで [トレーニングの実行] を選択します。
- [パッケージを選択] フィールドで、すぐに使える ML パッケージに基づいて作成したパッケージを選択します。
- [パッケージのメジャー バージョンを選択] フィールドで、パッケージのメジャー バージョンを選択します。
- [パッケージのマイナー バージョンを選択] フィールドで、パッケージのマイナー バージョンを選択します。常にマイナー バージョンの 0 (ゼロ) を使用することを強くお勧めします。
- [入力データセットを選択] フィールドで、代表的なトレーニング データセットを選択します。
- [パラメーターを入力] セクションに、パイプラインで定義され、使用される環境変数を入力します (存在する場合)。ほとんどのユース ケースではパラメーターを指定する必要がなく、モデルは高度な手法を使用して効率の良い構成を検出します。ただし、次のような環境変数を使用できます。
auto_retraining
: 自動再トレーニング ループを完了できます。変数が True に設定されている場合は、データがタグ付けされたラベル付けセッションに関連付けられている export フォルダーを入力データセットとする必要があります。変数が False に設定されたままである場合は、入力データセットがこちらのデータセットの形式に対応している必要があります。model.epochs
: トレーニング パイプラインのエポック数をカスタマイズします (既定値は 100)。- GPU と CPU のどちらでパイプラインをトレーニングするかを選択します。[GPU を有効化] スライダーは既定で無効化されており、パイプラインは CPU でトレーニングされます。
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パイプラインの実行頻度として、[今すぐ実行]、[時間ベース]、[定期的] のいずれかのオプションを選択します。
auto_retraining
変数を使用している場合は、[定期的] を選択します。
すべてのフィールドを設定したら、[作成] をクリックします。パイプラインが作成されます。