用label-studio-ml start /data/xxx/label_studio_ml_backend/label_studio_ml/examples/yyy/ -p 12389 --debug,启动自己的ml-backend后端。 对LS项目进行设置 第一个需要设置的是Machine Learning:Settings -> Machine Learning -> Add Model,将ML后端服务的URL填上。 这里的坑在于,“Start model training aft...
本教程在 基于UIE 的命名实体识别 的基础上,进一步通过集成 Label Studio 的 Machine Learning Backend 实现交互式预注释和模型训练等功能。 环境准备 pip install label_studio_ml pip uninstall attr Machine Learning Backend 编写 完整的 Machine Learning Backend 见 my_ml_backend.py 文件。更多有关自定义机器...
添加ML Backend 到 Label Studio在启动自定义机器学习后端之后,就可以将其添加到 Label Studio 项目中。具体步骤如下:点击Settings - Machine Learning - Add Model 填入标题、ML 后端的 URL、描述(可选)等内容 选择Use for interactive preannotations 打开交互式预注释功能(可选) 点击Validate and Save...
源码中有很多例子,在label-studio-ml-backend/label_studio_ml/examples中 4、启动后台 默认的端口是9090,启动命令 -p 参数修改端口 label-studio-ml start my_ml_backend -p 9091 使用 1、Label-Studio项目上的配置 打开设置里的机器学习栏目添加模型,把启动后返回的接口贴上去就可以了...
1.2 启动 Machine Learning Backend 在终端中依次执行下列命令: #安装label-studio机器学习后端,dirname为放代码的文件夹路径cddirnamegitclone https://github.com/heartexlabs/label-studio-ml-backend#安装label-studio及其依赖cdlabel-studio-ml-backend pipinstall-U-e.#(可选) 安装label-studio中examples运行所需...
创建与启动模型:定义模型在使用label-studio后端之前,要先定义好自己的训练模型,模型的定义需要继承自label-studio指定的类,具体可参考第四节。创建后端模型:按照要求创建好的模型文件的路径假设为/Users/kyrol/Desktop/my_ml_backend.py,终端中执行以下命令: # 初始化自定义机器学习后端 label-studio-ml init my_...
1.2 启动 Machine Learning Backend 在终端中依次执行下列命令: #安装label-studio机器学习后端,dirname为放代码的文件夹路径cd dirname git clone https://github.com/heartexlabs/label-studio-ml-backend#安装label-studio及其依赖cd label-studio-ml-backend ...
1.2 启动 Machine Learning Backend 在终端中依次执行下列命令: #安装label-studio机器学习后端,dirname为放代码的文件夹路径cddirnamegitclone https://github.com/heartexlabs/label-studio-ml-backend#安装label-studio及其依赖cdlabel-studio-ml-backend pipinstall-U -e.#(可选) 安装label-studio中examples运行所需...
Install the latest Label Studio ML SDK: git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.git cd label-studio-ml-backend/ pip install -e . Create a new ML backend directory: label-studio-ml create my_ml_backend You can go to the my_ml_backend directory and modify the ...
For this to work, you must specify the LABEL_STUDIO_URL and LABEL_STUDIO_API_KEY environment variables for your ML backend before using get_local_path. If you are using docker-compose.yml, these variables have to be added to the environment section. For example:...