Unidades de IA

Visão geral

Dica: para rastrear seu consumo de AI Units no nível da organização e do tenant, verifique as seguintes páginas:

Monitoring license allocation page from the Automation Cloud^TM Admin Guide for organization level consumption.
Página de visão geral do consumo no nível do tenant das unidades de IA do Guia do Insights para o consumo no nível do tenant.

To track your AI units consumption for Document Understanding^TM and AI Center projects, check the Document Understanding and AI Center consumption dashboard page from the Insights user guide.

AI Units é a medida usada para licenciar produtos de IA. As unidades de IA são carregadas de acordo com o consumo quando os modelos estão agregando valor para você.

Para obter informações mais gerais sobre o consumo de AI Units para nossos produtos de IA, confira as seções Lógica de medição e carregamento e Rastreamento de licença abaixo.

Para obter detalhes específicos sobre o consumo de AI Units para o Process Mining, consulte a página Licença no guia do Process Mining.

Também é possível alocar e acompanhar o consumo de AI Units no nível do tenant. Consulte as páginas de alocação no nível do tenant para obter mais detalhes:

Automation Cloud^TM - Automation Cloud - Alocação de licenças para tenants
Automation Suite - Automation Suite - Alocando licenças de serviço e robô a tenants

Observação: por padrão, para cada tenant é alocado 0 AI Units e todas as AI Units são consumidas no pool de contas. Se não houver AI Units alocadas para o tenant, as AI Units são consumidas no pool de contas da organização. No caso de todas as AI Units serem consumidas no pool de tenants, o administrador precisa alocar mais nesse tenant específico.

Lógica de medição e carregamento

General logic

Esta página contém informações específicas sobre AI Units dependendo da atividade usada, abordando o custo de cada produto de IA.

Para calcular o custo de consumo geral, a fórmula a seguir é usada:

prediction cost + hardware cost = consumption cost

Para mais informações, verifique as seguintes seções abaixo:

Custo de previsão
Custo de hardware

Custo de previsão

Para calcular o custo de previsão, a seguinte fórmula é usada:

input size x unit cost of the model = prediction cost

Por exemplo, o consumo para o modelo Reconhecimento de entidade nomeada personalizada da UiPath com o tamanho de entrada 5000 characters é o seguinte:

5000 caracteres = 3 unidades de Consumo: 3 units x 0.5 (custo unitário) = 1.5 AI Units

Tamanho de entrada

Modelo	Tipo de Entrada	Tamanho de entrada	Tamanho da entrada computada
Document Understanding^TM (UiPath and Customer-Managed third party)	Documento	1 página	Número de páginas no documento de entrada
Communications Mining	JSON	1 mensagem	Número de mensagens por sistema de caixa de mensagens ou emissão de tíquetes
AI Computer Vision	Imagem	1 imagem	Sempre 1
Task Mining	Conjunto de dados	1 conjunto de dados	Sempre 1
Atividades da GenAI	String	O limite de tamanho da string é diferente para cada modelo
Outros modelos	JSON	2000 caracteres = 1 unidade	Ceil(tamanho da entrada/2000)
	de transações	5 MB = 1 unidade	Ceil(tamanho/5 MB)
	Arquivos	5 MB = 1 unidade	Ceil(soma(tamanho da entrada)/5 MB)

Modelo usado

Modelo	Quando cobramos	Custo unitário
Document Understanding^TM (UiPath and Customer-Managed third party)	Por previsão	Para obter uma lista de todos os modelos de Document Understanding, consulte a página Lógica de medição e carregamento do guia do Document Understanding.
AI Computer Vision	Por previsão	0
Modelos em visualização (como a Classificação de imagens da UiPath)	Por previsão	0
Task Mining	Por pipeline bem-sucedido	5000
Communications Mining	Por mensagem carregada, modificada ou prevista	1 - Para obter mais informações sobre a lógica de cobrança do Communications Mining , consulte a documentação oficial.
Classificador de texto leve da UiPath	Por previsão	0.2
Classificador multilíngue da UiPath	Por previsão	0.5
Reconhecimento de entidade nomeada personalizada UiPath	Por previsão	0.5
Pacotes do Open Source	Por previsão	0,1
Atividades da GenAI	Por execução	1 - without Context grounding 2 - with Context grounding

Observação: exceto para o Task Mining, executar um pipeline ou implantar uma Habilidade de ML consome AI Units relacionadas ao consumo de hardware.

Custo de hardware

O custo de hardware no momento da implantação de Habilidades de ML é calculado da seguinte forma:

replicas x resource cost

A contagem de réplicas padrão depende do tipo de conta:

Conta Enterprise: 2
Outros tipos de conta: 1

Observação: a disponibilidade aumenta com o aumento do número de réplicas. A alta disponibilidade (HA) não é garantida se o usuário reduzir o número de réplicas para 1.

Use a tabela a seguir para verificar o custo do recurso para Habilidades de ML.

Hardware	Custo unitário
0,5 CPU com 2 GB de RAM (padrão)	1 AI Unit / réplica / hora
1 CPU com 4 GB de RAM	2 AI Units/réplica/hora
2 CPU 8 GB de RAM	4 AI Units/réplica/hora
4 CPU 16 GB de RAM	8 AI Units/réplica/hora
6 CPU 24 GB de RAM	12 AI Units/réplica/hora
GPU	20 AI Units/réplica/hora

Consulte a tabela a seguir para consultar o custo de hardware relacionado a Pipelines.

Hardware	Custo unitário
CPU	6 AI Units/hora
GPU	20 AI Units/hora

Observação: qualquer hora iniciada é cobrada.

Consumption example

Informações em segundo plano

Para automatizar um processo específico, você precisa usar os dois modelos da UiPath a seguir:

A primeira etapa para treinar o modelo de Classificação de texto multilíngue no seu conjunto de dados. O treinamento leva 6 horas e 30 minutos usando a GPU.

Após implantar ambos os modelos como habilidades de HA, eles são executados na CPU por três meses. Durante esse período, o modelo de Classificação de texto multilíngue processou 20.000 textos, todos com cerca de 3.000 caracteres, enquanto o modelo de Faturas processou 10.000 faturas contendo 2 páginas cada.

Calculating total consumption

AI Units consumidas para o treinamento da Classificação de texto multilíngue:
7 (horas) x 20 (AI Units por hora para a GPU) = 140 AI Units
AI Units consumidas para hospedar a Classificação de texto multilíngue por três meses:
24 (horas no dia) x 90 (número de dias) x 2 (AI Units por hora) = 4320 AI Units
AI Units consumidas para hospedar Faturas por três meses:
24 (horas no dia) x 90 (número de dias) x 2 (AI Units por hora) = 4320 AI Units
AI Units consumidas para previsões feitas usando a Classificação de texto multilíngue:
20000 (número de previsões) x 2 (tamanho da entrada) x 0.5 (custo unitário) = 20000 AI Units
AI Units consumidas para previsões usando Faturas:
10000 (número de previsões) x 2 (tamanho da entrada) x 1 (custo unitário) = 20000 AI Units
AI Units consumidas no total:
hardware cost + predictions cost = (140 + 4320 + 4320) + (20000 + 20000) = 48780 AI Units