UiPath Document Understanding: расходует ли развёрнутая модель средства, даже если её никто не использует?

Коротко: да, такое возможно. Документная модель, развёрнутая как ML Skill в AI Center, продолжает расходовать AI Units в UiPath, пока находится в статусе «Available» или «Updating», независимо от того, вызывает ли её вообще какая-либо автоматизация. Тот, кто просто оставляет модель развёрнутой после тестирования, платит за чистый простой. Именно это недавно спросил один пользователь на UiPath Community Forum.

Почему неиспользуемая модель UiPath вообще создаёт расходы?

Причина в том, что оплата взимается за время работы, а не за использование. Как только ML Skill развёрнут и доступен в AI Center, UiPath резервирует под него вычислительные мощности и выставляет счёт почасово. Согласно документации UiPath, развёртывание на CPU стоит около 2 AI Units за реплику в час, развёртывание на GPU — около 20 AI Units за реплику в час. Стандартная конфигурация GPU достигает при этом около 40 AI Units в час, что при непрерывной работе составляет примерно 30 000 AI Units в месяц. Оплата взимается за каждый начатый час, в течение которого модель находится в статусе «Available» или «Updating», независимо от количества обработанных документов.

Важно отличать это от современных, управляемых моделей Document Understanding: они ничего не стоят в простое, поскольку AI Units начисляются только за обработанную страницу. Ловушка затрат касается классических, самостоятельно обученных моделей, которые постоянно работают в AI Center как ML Skill. Многие компании учитывают затраты на лицензии UiPath для среднего бизнеса, но упускают из виду постоянные AI Units от таких развёртываний.

Что вы можете сделать со скрытой ловушкой затрат

Самая эффективная мера банальна: остановите или удалите модель, которая сейчас не нужна. UiPath прямо рекомендует останавливать или полностью удалять развёртывание ML Skills при отсутствии использования, чтобы экономить на затратах на оборудование. В повседневной работе помогают три шага:

• Проверка состояния: Регулярно проверяйте в AI Center, какие ML Skills находятся в статусе «Available», и отключайте забытые остатки после тестовых фаз.
• Развёртывание по требованию: Модели, которые должны работать только в определённое время, можно автоматически разворачивать через API AI Center непосредственно перед запуском и снова останавливать после него.
• Наблюдение за расходом: Используйте панели AI Units, чтобы вовремя замечать простой, прежде чем он накопится за несколько месяцев.

Именно здесь мы применяем этот подход в наших проектах автоматизации: документная модель, которая, например, автоматически обрабатывает счета, разворачивается только тогда, когда её действительно запрашивает процесс, а затем снова останавливается. Это заметно снижает текущие расходы на AI Units, не снижая надёжности автоматизации.

Часто задаваемые вопросы

Стоит ли развёрнутая модель UiPath денег даже без документов?

Да. Модель, развёрнутая как ML Skill, оплачивается почасово, пока находится в статусе «Available» или «Updating», независимо от количества обработанных документов. Только «Stop» или «Undeploy» прекращают начисление платы.

Насколько высоки текущие расходы на развёрнутую модель?

Развёртывание на CPU стоит около 2 AI Units за реплику в час, на GPU — около 20. Стандартная конфигурация GPU при непрерывной работе набегает примерно до 30 000 AI Units в месяц.

Создают ли современные модели Document Understanding расходы в простое?

Нет. У современных управляемых моделей AI Units начисляются только за обработанную страницу, поэтому простой ничего не стоит. Ловушка касается классических, самостоятельно размещаемых ML Skills.