完整的 Machine Learning Backend 见my_ml_backend.py文件。更多有关自定义机器学习后端编写的内容可参考Write your own ML backend。 简单来讲,my_ml_backend.py内主要包含一个继承自LabelStudioMLBase的类,其内容可以分为以下三个主要部分: __init__方法,包含模型的加载和基本配置的初始化 ...
usage: label-studio [-h] [--version] [-b] [-db DATABASE] [--data-dir DATA_DIR] [-d] [-c CONFIG_PATH] [-l LABEL_CONFIG] [--skip-long-migrations] [--ml-backends ML_BACKENDS [ML_BACKENDS ...]] [--sampling {sequential,uniform,prediction-score-min}] [--log-level {DEBUG,INFO...
label-studio-ml init my_ml_backend --script /Users/kyrol/Desktop/my_ml_backend.py #命令执行完毕会在当前文件夹下创建名为 my_ml_backend 的文件夹, 里面放有 my_ml_backend.py, _wsgi.py 等内容。 #其中,_wsgi.py是要运行的python主文件,可以查看里面内容。注意:同时需要把依赖文件放入my_ml_backe...
label-studio-ml init my_ml_backend --script /Users/kyrol/Desktop/my_ml_backend.py #命令执行完毕会在当前文件夹下创建名为 my_ml_backend 的文件夹, 里面放有 my_ml_backend.py, _wsgi.py 等内容。 #其中,_wsgi.py是要运行的python 主文件,可以查看里面内容。注意:同时需要把依赖文件放入my_ml_bac...
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_...
label-studio-ml init my_model --from label_studio_ml/examples/nemo/asr.py 启动机器学习后端。默认情况下,模型在本地主机上以端口 9090 启动。label-studio-ml start my_model 用模型启动 Label Studio 。label-studio start my_project --ml-backends http://localhost:9090 设置音频转录项目 启动Label ...
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: 确保你已经安装并配置好了Label Studio。Label Studio是一个开源的数据标注工具,它支持多种数据类型和标注任务。
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_ml_backend --script /...
二、创建label-studio ml后端 1、predict实现 def predict(self, tasks: List[Dict], context: Optional[Dict] = None, **kwargs) -> ModelResponse: results = [] for task in tasks: image_path = task['data']['ocr'] image_url = 'http://localhost:8080'+image_path ...
label-studio-ml init my_model --from label_studio_ml/examples/nemo/asr.py 启动机器学习后端。默认情况下,模型在本地主机上以端口 9090 启动。 label-studio-ml start my_model 用模型启动 Label Studio 。 label-studio start my_project --ml-backendshttp://localhost:9090 ...