管理 ML 技能

创建 ML 技能

1. 在“ML 技能”页面中，选择“新建” 。系统将显示“新建 ML 技能”页面。
2. 输入新技能的名称。名称应当仅包含字符、数字和下划线，并且不应以数字开头。
3. 从下拉列表中选择一个包。
4. 选择包的主要版本和次要版本。
   可选：添加新技能的说明。
5. 选择是否启用自动更新。如果将其设置为 true，则模型将自动更新为模型的最新已重新训练版本（ML 包版本相同，但次要版本较新）。
6. 选择是否公开 ML 技能。
7. 如果要进一步配置部署（如启用 GPU），请切换至“高级基础架构设置”。
   • 选择是否在运行此技能的环境中启用 GPU。
   • 选择副本数量。

   备注：

   副本是模型的实例。 副本越多，同一已部署模型的实例就越多。 这在以下方面很有帮助：

   • 高可用性 (HA) - 我们无法保证具有单个副本的实例不间断运行，因为后端服务会经常进行自动化维护。 在极少数情况下，技能可能会遇到意外停机。 对于生产环境，我们强烈建议至少使用两个副本，对于测试实例，建议至少使用一个副本。或者，您可以使用 Document Understanding 新式项目，不受此问题的影响。
   • “并行处理”- 如果您预计会有大量并行请求，请增加副本的数量。 作为一般准则，您可以使用一到三个机器人作为 ML 技能具有的每个副本的起点。

   • 从下拉列表中选择要为每个副本分配的资源数量。
   • AI Unit 的每小时成本显示在“每个副本的资源”属性下。成本会因您是否启用 GPU、副本的数量以及每个副本分配的资源而异。

   备注：

   • 步骤 7 为可选步骤，仅建议高级用户使用。
   • 仅当您使用 AI Unit 许可模型时，步骤 7 中的属性才可用。
8. 从下拉列表中选择在不活动一段时间后取消部署技能的时间。
9. 选择“创建”。系统将关闭“新建 ML 技能”页面，并显示“ML 技能”页面，其中包含处于“正在部署”状态的新技能。
   
   

   

   
   

   注意：对于 Document Understanding 提取程序，提供了更准确的高级基础架构设置信息，尤其是在选择每个副本的资源时。您可以从下拉列表中选择要为每个副本分配的资源。
   

   

   
   

   该模型包含在UiPath™的服务框架中，并部署在UiPath™ AI Center的 Kubernetes 集群上的命名空间中，该集群只能由您的租户访问。

   注意：我们优化了技能部署的节点可用性。 从10 月开始，技能部署所需的时间将减少。

   如果部署成功，技能状态将从“正在部署”更改为“可用”。

停止 ML 技能

要停止 ML 技能，请使用以下过程：

1. 在“ML 技能”页面中，选择要停止的技能。
2. 选择顶部的“停止”按钮。

重新部署已停止的 ML 技能

要重新部署 ML 包，请使用以下过程：

1. 在“ML 技能”页面中，在网格上选择已停止的技能。
2. 选择顶部的“继续”按钮。
   
   

   

   
   

管理包版本

通过“ML 技能详细信息”页面，可以管理已部署技能中使用的包版本。您可以将技能更新为使用特定的包版本，也可以回滚到先前使用的版本。

更新包版本

1. 在“ML 技能详细信息”页面中，选择要使用的包版本旁边的“更新” ⇅按钮。对于当前正在使用的版本（标记为Current ） ，该按钮已禁用。系统将显示“更新技能”窗口。
2. 在“更新技能”窗口中，选择“确认”将技能更新为使用选定的包版本。
   
   

   

   
   

回滚到以前的版本

1. 在“ML 技能详细信息”页面中，选择“回滚” 。系统将显示“更新技能”窗口。
2. 在“更新技能”窗口中，选择“确定”以将技能更新为使用先前的包版本。

修改当前部署

除了将技能更新到不同版本外，部署的技能还可以保持在相同版本，但可以修改为是否使用 GPU。为此，请在“ML 技能详细信息” 页面 >“更新技能” 窗口中选择“修改当前部署” 。

备注：

启用 GPU 会禁用“每个副本的资源” 字段中的 CPU 选项，并且 AI Unit 会根据您在“副本计数”字段中的选择进行更新。

将 ML 技能设为公开/私有

您可以将 ML 技能设为公开。 这样，您便可从UiPath™环境外部通过端点访问该 ML 技能。 这意味着您可以调用它，而无需通过连接到特定租户的机器人。

请注意，这将重新部署 ML 技能，一旦 ML 技能可用，您将在“ML 技能详细信息”中看到相应的 URL，并且有一个按钮将帮助您复制 URL。根据基本 ML 包，还将公开一个 API 密钥以在 ML 技能活动中与此技能一起使用。

要使用公共 ML 技能，您需要满足以下条件：

• 必须打开端口 433。
• 访问目标 ML 技能 URL。
• 访问 ML 技能部署所在组织的 AI Unit API 密钥。

删除 ML 技能

1. 在“ML 技能”页面中，选择已部署或失败的技能旁边的“取消”或“删除”按钮，具体取决于状态。系统会显示确认窗口。
   根据 ML 技能状态，使用以下按钮之一将其删除：

   • 取消: 使用此按钮删除失败的 ML 技能。
   • “删除” ：使用此按钮删除已成功部署的 ML 技能。
2. 选择“确定”以删除或取消技能。所选技能已取消部署，并从“ML 技能”页面中消失。
   注意：删除一项技能可能会影响其使用者。但是，您随时可以重新创建具有相同名称的技能，以恢复此服务的依赖项。

ML 技能报告

您可以通过选择“下载 ML 技能报告” 按钮来下载 ML 技能报告。

我们建议在提交问题时附上此报告，以便更快地进行故障排除。

此报告收集调试问题所需的所有必要信息，包括帐户 ID、租户 ID、AI Unit 以及相应的包和 ML 技能信息。

查看以下屏幕截图，了解 ML 技能报告示例：