一、安装Label Studio首先,您需要安装Label Studio。在终端中输入以下命令即可完成安装:pip install label-studio安装完成后,可以通过输入以下命令启动Label Studio:label-studio二、新建项目启动Label Studio后,您需要创建一个新的项目。点击菜单栏中的“文件”,选择“新建项目”。在弹出的窗口中,输入项目名称和描述(可...
Location:发生动作的地点 二、工具——label studio 官方网址:Open Source Data Labeling | Label Studio 使用工具:label studio 安装命令:pip install label-studio 启动命令:label-studio 访问API:http://localhost:8080 使用流程——关系抽取项目: 新建项目 输入Project Name 输入Description(可省略) Labeling Setup栏...
Step2:部署标注工具 Step3:开始标注 (1)创建Project--发票任务 (2)选择标注模板--OBDD (3)添加标注的标签-实体和关系描述 (4)开始标注 label-studio标注方法: (4)导出标注 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。
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...
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。
使用SAM ML 后端 构建图像后,就可以使用 Label Studio 构建图像分割项目了。 安装Label Studio 首先,您需要安装 Label Studio。对于此示例,SAM ML 后端依赖于启用本地存储服务。要在打开此功能的情况下启动 Label Studio 实例,请输入以下命令: docker run -it -p 8080:8080 \ ...
也可以使用 localhost 替换其中的 IP 地址。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...
用户可以通过访问github.com/tencentmusic...获取更多信息和部署指南。在cube studio中，点击“数据资产”-“标注平台”即可进入label studio。如果是体验环境，可以扫描界面上的二维码获取登录信息；如果是自行部署，则需自行设置。创建项目后，可以通过点击“create”按钮开始。如果已有标注数据，可直接通过“...
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
1. 创建用于数据存储与管理的文件夹，并赋予所有用户读写权限。2. 拉取Label Studio官方Docker镜像。3. 使用Docker创建Label Studio容器。注意：确保文件夹权限正确，如遇到导入数据问题，可尝试为相关目录赋予`777`权限后重新创建容器。登录与数据标注 容器创建成功后，即可使用任意与服务器同网的电脑登录...