关于 ML 日志

“ML 日志”页面（选择一个项目后可从“ML 日志”菜单访问）是与该项目相关的所有事件的合并视图。

这些事件分为以下类别：

• ML 包验证事件
• 数据集事件
• 管道事件
• ML 技能部署事件
• ML 技能预测事件

ML 包验证事件

上传模型后，如果模型未标记为“ 可训练 ” ，则 UiPath™ AI Center会根据以下要求验证上传的.zip文件：

• 存在与 zip 文件同名的非空根文件夹。
• requirements.txt 文件已存在。
• 存在名为 main.py 的文件，该文件实现 Main 类。进一步验证该类，以实现 __init__ 和 predict 函数。

如果模型已标记为“可训练”，则 AI Center 会根据以下要求验证上传的 .zip 文件：

• 存在与 zip 文件同名的非空根文件夹。
• requirements.txt 文件已存在。
• 存在名为 main.py 的文件，该文件实现 Main 类。进一步验证该类，以实现 __init__ 和 predict 函数。
• 存在名为 train.py 的文件，该文件实现 Main 类。进一步验证该类，以实现 __init__ 函数以及 train、evaluate 和 save 函数。
• 请注意，可以添加可选的 train_requirements.txt 文件；即使未添加该文件，验证也会通过。

此类别的 ML 日志说明了验证的开始时间和完成时间，以及实际的验证错误（如果有）。

数据集事件

创建、更新或删除数据集后，该数据集将显示在“ ML 日志” 页面中。

管道事件

当管道启动或失败时，系统会在“管道事件”页面中显示相应消息。

ML 技能部署事件

创建技能后，AI Center 会部署该技能。这需要安装依赖项，运行大量安全检查和优化，在租户的命名空间内设置网络，通过相应的包创建具有一定数量副本的容器，最后检查技能的运行状况。

此类别的 ML 日志说明了部署的开始时间和完成时间，以及实际的部署错误（如果有）。

备注：

如果 ML 日志中的用户为system ，则表示该技能由于不活动而已自动取消部署。

ML 技能预测事件

当一项实时技能正在发挥作用时，如果发生预测故障（Python 代码引发的异常），对应的异常将归类到此类别。