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AI Center 用户指南
Automation CloudAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年6月6日

管理 ML 技能

创建 ML 技能

注意: 每个 AI 机器人许可证部署的 ML 技能不能超过 2 个。
  1. “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. (可选)如果要自定义特定部署的资源和副本大小,请切换“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 (GB) 的请求大小和限制大小。
    • 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。
  10. 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 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”

重新部署已停止的 ML 技能

要重新部署 ML 包,请执行以下过程。

  1. 在“ML 技能详细信息”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. “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. “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

添加/删除 GPU

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。



流日志

可以在“ML 技能详细信息”页面中找到流式日志。 如果单击“ 流式传输日志” ,则会显示与所选 ML 技能相关的以下信息:

  • 特定部署的部署程序 Pod 日志。
  • 成功部署之前的 ML 技能 Pod。
  • 成功部署后的 ML 技能 Pod 日志,其中包含所有预测日志。


删除 ML 技能

  1. “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。

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