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AI Center
Sobre as Habilidades de ML
Uma habilidade de ML é uma implantação ao vivo pronta para consumo de um pacote de ML ou de código aberto. Após serem implantados como Habilidades de ML, os Pacotes de ML e os Pacotes de código aberto tornam-se modelos prontos para serem consumidos dentro de fluxos de trabalho de RPA, bastando arrastar e soltar uma atividade de Habilidade de ML no UiPath® Studio.
- O nome da Habilidade de ML
- O nome do pacote
- A versão da Habilidade de ML
- O status da habilidade de ML
- A hora em que a Habilidade de ML foi implantada
- Se a GPU for necessária
- O número de previsões feitas
É possível implantar pacotes criando habilidades de ML, excluí-los, visualizar suas informações detalhadas, parâmetros, versões ou gerenciar versões do pacote - se estiver disponível.
A página Detalhes da habilidade de ML , acessível selecionando uma habilidade da lista, contém informações detalhadas sobre uma habilidade. Você pode verificar a implantação de hardware de Configurações de infraestrutura atual (Contagem de réplicas, Recursos por réplica), juntamente com o custo de hospedagem para essa Habilidade de ML (AI Units (por hora).
Encontre informações sobre como gerenciar suas habilidades aqui.
Para usar uma habilidade em uma atividade do UiPath Studio, o seguinte ambiente deve ser configurado:
- UiPath Studio v2019.10+, com o UiPath Robot v2019.10+
- Instalado o pacote UiPath.MLServices.Activities a partir do menu Gerenciar pacotes no UiPath Studio.
Abra o UiPath Studio, arraste e solte a Atividade da Habilidade de ML no fluxo de trabalho do RPA e selecione a opção Atualizar Habilidades de ML. Essa ação preencherá a lista suspensa com todas as habilidades implantadas com sucesso a partir do Orchestrator conectado a esse robô.
Passe os dados para a entrada da habilidade exatamente como você faria com qualquer outra atividade. A habilidade também permite testar ao vivo uma entrada selecionando a Habilidade de teste.
Assista ao vídeo a seguir para saber como usar o botão Testar Habilidade para ver o que o modelo implantado está fazendo:
Dependendo do tipo de entrada, a atividade MLSkills espera o seguinte formato:
JSON
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
"this is an example of input"
"{""expected-field"":""this is another example""}"
de transações
"C:/full/path/to/file.ext"
"C:/full/path/to/file.ext"
Arquivos
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"
"C:/full/path/to/file1.ext,C:/full/path/to/file2.ext,C:/full/path/to/file3.ext"