Pacotes offline 2022.10.13

Cada pacote offline contém imagens básicas usadas por vários pacotes de ML. Para ter certeza de qual pacote baixar para uma determinada versão do modelo, verifique sua compatibilidade.

Observação: em um cenário em que você está usando dois ambientes offline do Automation Suite – um para desenvolvimento e outro para produção, é importante espelhar a consistência da versão. Por exemplo, se você estiver treinando modelos na versão 2024.10.0 em um cluster de desenvolvimento e, em seguida, mover esses modelos para um cluster de produção, você precisa instalar a versão do pacote 2024.10.0. Esse é um caso de uso excepcional. Como prática recomendada, use sempre a versão mais recente de seus modelos para obter os melhores resultados.

Importante: para garantir a compatibilidade do modelo que você deseja instalar, consulte a tabela abaixo.

Versão do Modelo	Versão da Plataforma
	2.2510	2024.10	2023.10	2023.4	2022.10	2022.4
2.2510
2024.10
2023.10
2023.4
2022.10		*	*
2022.4		*	*	*	*

* - Os modelos ainda funcionam se você atualizar a plataforma, mas não são mantidos ativamente nesta versão da plataforma e os problemas de segurança não são mais corrigidos. Recomendamos atualizar para um modelo mais recente para manter uma postura de segurança robusta em seus ambientes.

Pacote offline para o UiPathDocumentOCR

O pacote offline do UiPath Document OCR precisa ser instalado apenas para o Pacote de ML do UiPathDocumentOCR 22.10.13.

Pacote de ML	Versão do Modelo	Metadata
UiPath Document OCR Somente para DU instalado no ambiente autônomo do AI Center	22.10.13	aqui

Pacote offline para UiPath Document OCR_CPU

O pacote offline UiPathDocumentOCR_CPU precisa ser instalado para os pacotes de ML na tabela abaixo.

Pacotes de ML	Versão do Modelo	Metadata
UiPathDocumentOCR_CPU	22.10.13	aqui

Pacote offline para OCR para chinês, japonês, coreano

O pacote offline de OCR para chinês, japonês e coreano precisa ser instalado para os Pacotes de ML exibidos na tabela abaixo.Este pacote pode ser usado apenas em uma VM de CPU.

Se você deseja ativar o OCR para chinês, japonês e coreano em um ambiente offline, também será necessçario seguir estas etapas.

Pacotes de ML	Versão do Modelo	Metadata
OCR for Chinese, Japanese, Korean	22.10.13	N/A

Offline bundle for Out-of-the-box Pre-trained ML Packages

O pacote off-line de pacotes de ML pré-treinados prontos para uso precisa ser instalado para os pacotes de ML na tabela abaixo.

Pacotes de ML	Versão do Modelo	Metadata
Document Understanding	22.10.13	aqui
Faturas	22.10.13	aqui
Faturas da Austrália	22.10.13	aqui
Faturas da Índia	22.10.13	aqui
Faturas do Japão	22.10.13	aqui
Faturas da China	22.10.13	aqui
Recebimentos	22.10.13	aqui
Ordens de compra	22.10.13	aqui
Contas de serviços	22.10.13	aqui
Cartões de ID	22.10.13	aqui
Passaportes	22.10.13	aqui
Avisos de remessas	22.10.13	aqui
Conhecimentos de embarque	22.10.13	aqui
W2	22.10.13	aqui
W9	22.10.13	aqui
ACORD125	22.10.13	aqui
I9	22.10.13	aqui
990	22.10.13 - Visualização	aqui
4506T	22.10.13	aqui
FM1003	22.10.13 - Visualização	aqui
Acord 25	22.10.13	aqui
Acordo131	22.10.13	aqui
Acordo126	22.10.13	aqui
Acordo140	22.10.13	aqui
1040	22.10.13	aqui
Verificações	22.10.13	aqui
Extratos bancários	22.10.13	aqui
Demonstrações financeiras	22.10.13	aqui
Listas de embalagem	22.10.13	aqui
Títulos de veículos	22.10.13	aqui

Offline bundle for Document Classifier

O pacote offline Classificador de documentos precisa ser instalado apenas para o Pacote de ML da UiPathDocumentOCR 22.10.13.

Pacote de ML	Versão do Modelo	Metadata
Document Classifier Somente para DU instalado no ambiente autônomo do AI Center	22.10.13	aqui

Pacote offline dulv4

O pacote offline dulv4 precisa ser instalado apenas se você quiser usar os Pacotes de ML da versão 2022.4 versão enterprise com AI Center versão 2022.10.

Offline bundle dulv3

O pacote offline dulv3 precisa ser instalado apenas se você quiser usar os Pacotes de ML da versão corporativa 2021.10 com o AI Center versão 2022.10.

Para os links de metadados, consulte as tabelas no Guia do usuário do Document Understanding 2021.10.