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Last updated 2024年6月27日

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__ predict 函数。
如果模型已标记“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__ 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 trainevaluatesave 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,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,将显示在此处。

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)。

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

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。

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