使用 Data Manager

本页介绍如何使用 Data Manager 为新的数据集添加标签并重新训练 ML 模型。

访问和配置 Data Manager

在“首次运行体验”中启动创建的数据标签会话，然后转到设置以配置 OCR。

在“OCR 方法”下拉菜单中选择要使用的 OCR。对于 UiPath 文档 OCR，粘贴 Document Understanding 许可证密钥（从“管理员”>“许可证”页面检索 Document Understanding API 密钥），然后粘贴部署 UiPath 文档 OCR 时生成的 OCR URL。

请按照此处的说明，使用已部署的模型配置预加标签。粘贴模型公共 ML 技能端点和 Document Understanding 许可证密钥，然后单击“保存”。

有关更多详细信息，请在此处查看文档：

导入文档

单击 Data Manager 会话中的“导入”按钮 。

为数据集命名，然后单击“浏览要上传的文件”。

选择要上传的文档。

单击“是”。

有关更多详细信息，请查看此处的文档：导入文档。

创建提取字段

单击 以创建要提取的字段。

您最多可以创建 40 个字段。

对于此验证练习，您可以创建一些常见的发票字段，例如日期、名称、发票编号和总计。请确保相应地更改内容类型 - 日期（日期）、名称（字符串）、发票编号（字符串）和总计（数字）。

有关更多详细信息，请查看此处的文档：创建和配置字段。

标注文档

现在，您可以开始为文档添加标签了。

单击“预测”按钮 以使用基本发票模型预测已定义字段的标签，并在预测错误时进行更正。

要更改标签，请将鼠标拖动到字段上方，然后点击键盘快捷键为其添加标签（例如，在下面的示例中，d 为日期添加标签）。

使用顶部的箭头切换到下一个文档，直到完成所有已上传发票的标签验证。

注意：由于发票基本模型运行良好，并且示例发票很简单，没有太多的变化，因此在这种情况下，预测准确度接近 100％，您可能不需要更正任何标签。

有关为文档添加标签的更多详细信息，请查看此处的文档：标签文档。

导出文档

确保在数据集筛选中选择正确的数据集，然后单击“导出”按钮 。

单击“导出”。

转到同一 AI Center 项目下的“数据集”，您应该能够看到导出的训练数据集。

有关更多详细信息，请查看文档：导出文档。

在 AI Center 上训练自定义模型

转到“管道”>“新建”。请选择评估运行类型，选择模型包和输入数据集。

请选择“导出”下的子文件夹作为输入数据集。

单击“创建”以启动管道。可能需要 1 到 2 个小时的时间管道才能在 CPU 计算机上运行。

将重新训练的 ML 模型部署为 ML 技能

转到“ML 技能”，然后创建新的 ML 技能。

选择之前创建的相同发票模型包。由于我们已重新训练模型，因此现在有一个新的次要包版本（1 与 0）。请务必选择最新版本。

创建 ML 技能后，请转到“修改当前部署”以公开 ML 技能。切换开关，然后单击“确认”。

复制公共 ML 技能的 URL 以备后用。

恭喜!您现在已使用自己的数据集重新训练了Invoice模型，并创建了用于访问该模型的端点。