Sobre as Habilidades de ML

Uma habilidade de ML é uma implantação ao vivo pronta para consumo de um pacote de ML ou do SO. Após serem implantados como Habilidades de ML, os Pacotes de ML e os Pacotes do SO tornam-se modelos prontos para serem consumidos dentro de fluxos de trabalho RPA, bastando arrastar e soltar uma atividade de Habilidade de ML no UiPath Studio.

É recomendável que os usuários atuem como controladores do processo que lida com as implantações do modelo. Mais detalhes sobre as personas de usuários recomendadas aqui.

A página Habilidades de ML, acessível a partir do menu Habilidades de ML após selecionar um projeto, exibe todos os modelos implantados em seu serviço do AI Fabric, se eles usarem pacotes de ML ou do SO. A página também exibe seu status, o nome do pacote, a versão, se é necessária ou não uma GPU e a previsão. Além disso, é possível implantar pacotes criando habilidades de ML, excluí-los, visualizar suas informações detalhadas, parâmetros, versões ou gerenciar versões do pacote - se estiver disponível.

O monitoramento básico é fornecido em habilidades na forma de contagens de previsões (número de solicitações para essa habilidade).

A página Detalhes da habilidade de ML, acessível selecionando uma habilidade da lista, contém informações detalhadas sobre uma habilidade, juntamente com algumas ações de gerenciamento de versões.

Encontre informações sobre como gerenciar suas habilidades aqui.

Consumo de Habilidades de ML a partir do Studio

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.

Mais documentação sobre a atividade ML Skill pode ser encontrada aqui.

Como as entradas são passadas para a atividade

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""}"

de transações

"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"