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AI Center
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Last updated 2024年10月10日

管理 ML 技能

创建 ML 技能

  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。
    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. 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。




    注意:对于 DU 提取程序,提供了更准确的高级基础架构设置信息。
    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,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. “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. “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

除了将技能更新到不同版本外,已部署的技能还可以保持为同一版本,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 ”,如下所示:



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 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。



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,根据状态,单击已部署或失败的技能旁边的“取消” 或“删除” 按钮。 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. 单击“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

您可以通过单击“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。

查看下面的屏幕截图,获取 ML 技能报告示例。



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