conda create -n label_studio python=3.9 1. 激活该虚拟环境 conda activate label_studio 1. 安装Label Studio pip install label-studio 1. 启动Label Studio label-studio start 1. 完成上一步后,正常就会跳转到Label Studio的登陆页面,如下图所示,第一次使用需要创建账号。 注册完账号登陆进去,显示的界面如...
conda activate label-studio conda install psycopg2 pip install label-studio 安装后运行label-studio既可以在8080端口启动服务。如果想要设置本地存储目录,或者端口等参数,可以运行label-studio --help参考label-studio的参数设置: # label-studio --help => Database and media directory: /root/.local/share/labe...
使用Anaconda或virtualenv等工具创建一个新的Python虚拟环境,以确保Label-Studio的依赖项不会与系统其他Python包冲突。 安装Label-Studio:在虚拟环境中,通过pip命令安装Label-Studio。例如,在Anaconda Prompt中执行以下命令: pip install label-studio 启动Label-Studio:安装完成后,在命令行中输入label-studio start命令启动L...
一、LabelStudio安装 LabelStudio的安装过程相对简单,主要通过pip命令完成。首先,确保你的计算机上已安装Python 3.8或更高版本。然后,在命令行中执行以下命令: pip install label-studio label-studio start 安装完成后,LabelStudio将自动启动,并在命令行中显示访问地址(通常为http://localhost:8080)。在浏览器中打开该...
Label Studio是一个一站式开源数据处理工具，适用于图像、文本、音频、视频和时间序列数据标注。它能导出各种模型格式，辅助机器学习模型训练。获取GitHub地址：github.com/HumanSignal/...。以下是Label Studio的运行效果。使用Docker本地安装：通过docker pull官方镜像在本地容器中运行Label Studio，并访问...
1.安装和启动:首先,需要安装Label Studio软件包。可以使用pip进行安装,命令如下: ``` pip install label-studio ``` 然后,使用以下命令启动Label Studio: ``` label-studio ``` 2.创建项目:打开Label Studio后,可以创建一个新项目。在新项目中,可以设置数据集的名称、任务类型和标签类别等信息。 3.导入数据:...
Label Studio是一个开源的数据标注工具,可以使用简单直观的UI标记音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型,并将其导出为各种模型格式,也可以可以用来准备原始数据或改进现有的训练数据,以获得更准确的机器学习模型。具体地可以访问github.com/HumanSignal/进行了解。 Label studio支持的任务 安装及安装过程中遇到的问题...
安装Label Studio 首先,你需要安装Label Studio。可以通过pip轻松安装: pipinstalllabel-studio 1. 安装完成后,可以通过以下命令启动Label Studio: label-studio start 1. 这将启动一个Web服务,通常在http://localhost:8080上可访问。 数据准备 在进行数据标注之前,我们需要准备待标注的数据。这通常是一个文本文件,内...
git clonehttps://github.com/HumanSignal/label-studio.git 由于label-studio的git仓库文件巨多,容易下载失败,建议用以下命令下载 git clonehttps://github.com/HumanSignal/label-studio.git--depth 1 安装poetry Poetry 是一个 Python 打包和依赖管理工具,旨在简化 Python 包的创建、发布和依赖管理。与传统的 set...
简介:LabelStudio是开源的数据标注工具,支持多种类型如文本、图像、音频、视频的标注任务。它具有多种标注类型、可扩展性、团队协作和版本控制等功能,并可在本地、云端或Docker中部署。通过设置环境变量`DATA_UPLOAD_MAX_NUMBER_FILES`,可以解除上传文件数量限制。使用Docker安装时,可运行包含该变量的命令以启动容器,并...