管理 ML 技能

创建 ML 技能

1. 在“ML 技能”页面中，单击“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。
5. 可选：添加新技能的说明。
6. 选择是否在运行此技能的环境中启用 GPU
7. 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）。
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。如果一项技能根本未使用且部署本身没有任何预测或更改，则将该技能视为处于不活动状态。
   
   

   

   
   
9. 选择是否公开 ML 技能。
10. 可选：如果要自定义此特定环境的资源和副本，请切换至“启用基础架构设置”。如果启用此选项，则可以自定义以下字段：
    • 副本数。
    • RAM 的请求大小和限制大小 (GB)。
    • CPU 的请求大小和限制大小。
    注意：请在确定这些值正确无误后再进行更改。
    
    

    

    
    
11. 单击“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。
    
    

    

    
    
    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：模型部署通常需要 10 到 15 分钟。

    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，单击要停止的技能。
2. 单击顶部的“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，在网格上单击已停止的技能。
2. 单击顶部的“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，单击要使用的包版本旁边的 ⇅。对于当前正在使用的版本（标记为“当前”），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，单击“确定”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，单击“回滚”。系统将显示“更新技能”窗口。
2. 在“更新技能”窗口中，单击“确定”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同一个版本，但可以进行修改，以便使用或不使用 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”，如下所示：

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。

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”，如下所示。

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。

删除 ML 技能

1. 在“ML 技能”页面中，单击已部署或失败的技能旁边的“删除”按钮。系统会显示确认窗口。
2. 单击“确定”以删除技能。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。