Работа со встроенным проектом

В статье приводится пошаговая инструкция для работы со встроенными проектами AI Server.

Ожидаемый результат

Получить одну или несколько целевых машин, настроенных для выполнения инференса — использования обученной модели для предсказания на новых данных.

Шаг 1 — Перейдите в проект

На странице Проекты выберите встроенный проект и нажмите на его карточку.

Шаг 2 — Создайте шаблон процесса инференса

1. Выберите страницу Инференс (1 на рисунке), перейдите на вкладку Шаблоны процесса Inference (2) и нажмите кнопку Добавить шаблон инференс (3).

   

2. Заполните поля формы:

   • Название* — название шаблона инференса. Пробелы в названии не допускаются.
   • Описание — при желании укажите краткое описание шаблона.
   • Модель* — выберите из выпадающего списка обученную модель. Каждый проект содержит только одну обученную модель, которая для вашего удобства названа в соответствии с именем проекта.
   • Схема разметки* — выберите из выпадающего списка доступную схему разметки. Каждый проект содержит только одну схему разметки, которая названа в соответствии с именем проекта.
   • Допустимые расширения файлов — выберите допустимые расширения изображений, которые модель должна обрабатывать на этапе инференса.

   Определите положение чекбоксов:

   ℹ️

   Если вы работаете с моделью-классификатором, оставьте все чекбоксы выключенными (значение по умолчанию). Для классификатора их положение не играет роли.

   • Определение ориентации страницы перед распознаванием — установите галочку, если документы для инференса могут иметь неправильную ориентацию (например, документ на скане повернут боком). Автоматическое определение ориентации поможет распознать данные правильно, но увеличит время инференса на несколько секунд для каждого изображения. По умолчанию ориентация страницы не определяется.
   • Удаление линий — установите галочку, если из документов для инференса следует удалять линии. Например, данные на странице паспорта разделены линиями, что может мешать распознаванию. Автоматическое удаление линий поможет распознать данные правильно, но увеличит время инференса. По умолчанию линии не удаляются.
   • Парсинг заголовка таблицы — установите галочку, если в документах для инференса, которые содержат таблицы, следует распознавать заголовки столбцов. Распознавание увеличит время инференса. Если в вашем документе таблица имеет постоянную структуру и известные названия столбцов, то для ускорения инференса заголовки можно не распознавать (значение по умолчанию).

3. Блок c дополнительными параметрами оставьте без изменений.

4. Нажмите Сохранить. Созданный шаблон отобразится в табличной части страницы.

Шаг 3 — Создайте процесс инференса

1. В строке с шаблоном инференса выберите действие Процессы.

   

2. На странице Процессы Inference нажмите кнопку Добавить Процесс Inference.

   

3. Выберите доступную целевую машину и нажмите Сохранить.

   

   ℹ️

   Целевые машины настраиваются заранее администратором. Если доступной машины нет, обратитесь к соответствующему сотруднику в вашей организации.

В табличной части страницы отобразится процесс инференса со статусом Создан.

Шаг 4 — Запустите процесс инференса

1. На странице Процессы Inference выберите для процесса действие Запустить.

   

2. Дождитесь, когда статус процесса изменится на Выполняется.

   ⚠️

   Если статус изменился на Ошибку, то разверните запись с процессом инференса и ознакомьтесь с текстом ошибки для решения проблемы.

Результат

На этом работа с проектом в веб-интерфейсе AI Server может быть окончена. Если все шаги пройдены успешно, то вы получите целевую машину, готовую принимать и обрабатывать входные изображения. Время, в течение которого машина будет готова к инференсу, программно не ограничено.

Если в организации имеются другие доступные целевые машины, то вы можете создать дополнительные процессы инференса в текущем шаблоне. Это позволит горизонтально масштабировать работу по предсказанию новых данных и сократить время на инференс.

Что дальше

Разработайте RPA-проект, в рамках которого робот:

• добавит файлы для инференса на целевую машину;
• получит результат распознавания / классификации данных.

Для разработки RPA-проекта понадобится установить библиотеку Primo.AI.Server в Primo RPA Studio.