- Visão geral
- Processo do Document Understanding
- Tutoriais de início rápido
- Componentes do framework
- Pacotes de ML
- Sobre os pacotes de ML
- Requisitos de Hardware
- Configuração de OCR
- Pipelines
- Document Manager
- Serviços de OCR
- Document Understanding implantado no Automation Suite
- Document Understanding implantado no AI Center autônomo
- Aprendizagem profunda
- Treinamento de modelos de alto desempenho
- 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
A execução de Pacotes de ML do Document Understanding em uma GPU inclui uma otimização destinada a acelerar o processo de treinamento.
Como resultado, o treinamento em GPU é cinco vezes mais rápido do que em CPU (anteriormente era de 10 a 20 vezes mais rápido). Isso também possibilita treinar modelos em CPU com até 5.000 páginas (anteriormente eram 500 no máximo).
Please be aware that training Document Understanding models on GPU requires a GPU with at least 11GB of video RAM to run successfully.
Use a tabela abaixo para verificar a compatibilidade entre os Pacotes de ML, a versão CUDA e a versão do driver GPU.
| Versão de pacotes de ML | Versão CUDA | Versão cudDNN | Driver NVIDIA (versão compatível mais antiga) | Geração de hardware |
|---|---|---|---|---|
| 2022.4 | CUDA 11.3 | cuDNN 8.2.0 | R450.80.02 | Ampere, Turing, Volta, Pascal, Maxwell, Kepler |
CUDA é retrocompatível, o que significa que os aplicativos CUDA existentes podem continuar a ser usados com versões CUDA mais recentes.
More information about compatibility can be found here