- Visão geral
- Processo do Document Understanding
- Tutoriais de início rápido
- Componentes do framework
- Pacotes de ML
- Pipelines
- Gerenciador de Dados
- Serviços de OCR
- Document Understanding implantado no Automation Suite
- Document Understanding implantado no AI Center autônomo
- Implantar o UiPathDocumentOCR
- Instalação offline de pacotes de ML
- Use o Document Manager
- Aprendizagem profunda
- Licenciamento
- Referências
- UiPath.Abbyy.Activities
- UiPath.AbbyyEmbedded.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.ML.Activities
- UiPath.DocumentUnderstanding.OCR.LocalServer.Activities
- UiPath.IntelligentOCR.Activities
- UiPath.OCR.Activities
- UiPath.OCR.Contracts
- UiPath.DocumentProcessing.Contracts
- UiPath.OmniPage.Activities
- UiPath.PDF.Activities
![](https://docs.uipath.com/_next/static/media/grid.05ebd128.png?w=3840&%3Bq=100)
Implantar o UiPathDocumentOCR
Crie um pacote de ML UiPathDocumentOCR no AI Center.
Para a instalação online, o modelo UiPathDocumentOCR já está incluído na seção Pacotes pré-configurados. Acesse Pacotes de ML > Pacotes pré-configurados > UiPath Document Understanding > > UiPathDocumentOCR e clique em Enviar.
Para uma instalação offline, acesse a aba Pacotes de ML na barra lateral do AI Center e crie um pacote novo. Nomeie o pacote e carregue o pacote que você baixou desta página. Escolha o tipo de entrada JSON e a linguagem Python correspondente. Criar pacote.
Acesse Habilidades de ML e crie uma nova Habilidade de ML para o pacote UiPathDocumentOCR criado.
Use Configurações Avançadas de Infraestrutura para atualizar a implantação para atualizar a réplica (o número de réplicas deve ser idealmente igual ao número de nós) e maximizar as solicitações de CPU (pelo menos 4) e RAM se você não estiver usando máquinas GPU ou o o processamento do UiPathDocumentOCR será lento e poderá falhar.
Para treinar o modelo, você precisa de pelo menos seis exemplos em seu conjunto de dados.
O mecanismo OCR precisa de GPU para desempenho ideal e é recomendado para cargas de trabalho de produção. No entanto, se a GPU não estiver disponível, o mecanismo ainda poderá ser executado na CPU, mas requer mais recursos do que o padrão. As configurações infra avançadas devem ser ajustadas como tal:
- Réplicas: aumente se houver uso simultâneo de UiPathDocumentOCR. Se você estiver usando o UiPathDocumentOCR para fazer importações em uma única sessão de rotulagem de dados por vez e o UiPathDocumentOCR não for usado em outros fluxos de trabalho do UiPath, uma réplica será suficiente. Caso contrário, o número de réplicas precisa ser aumentado. Não existe um número ideal, são necessárias algumas tentativas e erros. Não use mais de duas réplicas em uma única instalação de nó. Idealmente, a contagem de réplicas deve ser igual ao número de nós no cluster (uma réplica/nó). Se for necessário mais paralelismo, aumentar a CPU ajuda
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CPU: deve ser pelo menos 4 (para cada réplica). Certifique-se de ter os recursos apropriados. Não existe um número ideal, porém mais CPU significa um tempo de processamento mais rápido. Você precisa testar em seus cenários específicos o que é suficiente.
Pode levar até 30 minutos para que a Habilidade de ML esteja pronta. Pode ser necessário atualizar a página do AI Center para ver a mudança de status.
Parabéns! Você implantou com sucesso o UiPathDocumentOCR no AI Center.
Você pode selecionar diretamente a Habilidade de ML como sua habilidade particular no fluxo de trabalho do Studio. Ou, se você instalou a versão online do AI Center independente e deseja usar a Habilidade de ML pública, siga as instruções abaixo para obter o ponto de extremidade público da Habilidade de ML (opcional).
Quando a Habilidade de ML estiver disponível, clique duas vezes na Habilidade de ML e vá para Modificar implantação atual.
Ative o botão de alternância para tornar a habilidade de ML pública. Pode ser necessário aguardar alguns minutos e atualizar a página.
Clique duas vezes na habilidade de ML e copie o URL, que é o ponto de extremidade do UiPathDocumentOCR para uso posterior.