创建一个新的配置文件,可以使用以下命令创建一个空的配置文件: 打开配置文件,并添加ML后端的相关设置。配置文件中可以包含以下信息: "name":ML后端的名称,用于识别和引用后端。 "type":ML后端的类型,可以是"tensorflow"、"pytorch"等。 "model_path":ML模型的路径,用于加载和执行模型。 "labels":模型的输出标签...
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 /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...
众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为...
配置文件通常以JSON格式表示。 创建一个新的配置文件,可以使用以下命令创建一个空的配置文件: 创建一个新的配置文件,可以使用以下命令创建一个空的配置文件: 打开配置文件,并添加ML后端的相关设置。配置文件中可以包含以下信息: "name":ML后端的名称,用于识别和引用后端。 "type":ML后端的类型,可以是"tensorflow"、...
众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为...