Label Studio ML 后端是一个SDK,可以包装您的机器学习代码并将其转换为Web服务器。Web服务器可以连接到正在运行的 Label Studio 实例以自动执行标签任务。Label Studio 提供了一个代码示例库,用户可以拿来使用或者自己扩展。 Label Studio 的机器学习( ML )后端,可以提供以下几个功能: 预标注:在标注师人工标注之前,...
web服务器可以连接到正在运行的Label Studio实例来自动执行标注任务。 如果您只需要将预标注的静态数据加载到Label Studio中,那么运行ML后端对您来说可能是多余的。相反,您可以导入预标注的数据。 一、快速入门 要开始使用模型,请使用docker-compose来运行ML后端服务器。 使用以下命令在http://localhost:9090上启动ML...
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htt...
创建docker 组:sudo groupadd docker 将用户加入 docker 组内:sudo usermod -aG docker $USER 立即生效: newgrp docker 2、docker运行label-studio Label Studio Documentation — Install and Upgrade Label Studiolabelstud.io/guide/install.html#Install-with-Docker docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd...
Label Studio Documentation — Data Labeling 也有详细写明机器学习插件的集成,官网上是用docker启动的,我这里只是简单的调式,使用的是python启动。 安装 1、从git上下载后端源码并安装 GitHub - HumanSignal/label-studio-ml-backend git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.gitcdlabel-...
Github地址:https://github.com/HumanSignal/label-studio 以下是Label Studio的一些运行效果: Label Studio安装 以下为几种常用的安装方式: 使用Docker在本地安装 官方Label Studio docker 镜像在这里,可以通过docker pull. 在 Docker 容器中运行 Label Studio 并通过 访问它http://localhost:8080。
注意:Label Studio官方建议使用Docker来进行部署,但由于许多GPU租借平台本身(如本文采用的AutoDL)就使用了虚拟化,不可在内部再进行虚拟化部署,因此本文使用非docker的方案部署。 对于Label studio以及label-studio-ml-backend的详细使用方法将在之后单独发文章进行介绍。
label-studio 是一个支持多格式的数据标注工具,以下是基于docker-compose 运行的试用 环境准备 docker-compose version: "3.9" services: nginx: image: heartexlabs/label-studio:latest ports: - "8080:8085" - "8081:8086" depends_on: - app environment: ...
docker-composeup-d 效果 登陆地址 http://localhost:8080/projects/首次可以自己注册账户 创建项目以及试用 默认登陆进入之后会有提示创建项目的按钮 配置 上传文件 数据标记 说明 label-studio 包含了社区版以及企业版,基本我们试用社区版就够用了,对于实际处理数据可以直接基于对象存储,会方便不少 ...
在Label Studio中添加ML后端是一个常见的需求,它可以帮助将标注任务与机器学习模型集成,提高标注的效率和准确性。在Label Studio中,可以通过以下步骤添加ML后端: 1. 确保你已...