本文只考虑在Ubuntu服务器环境下基于Docker部署Label Studio的情况,因此,在部署之前,你需要有以下准备 : 一台Ubuntu服务器; 已经在Ubuntu服务器上安装了Docker 2.2 Label Studio部署 创建数据存储所需文件夹: 首先在Ubuntu服务器本地创建一个将来用于上传与保存数据和标注结果的文件夹并赋予所有用户对于该文件夹的读写...
Docker部署Label Studio平台 本节将介绍在Ubuntu服务器上基于Docker部署Label Studio数据标注平台的步骤。部署后，平台能够实现数据的高效导入、标注与导出等功能。基本环境配置 部署前，请确保在Ubuntu服务器上完成以下准备：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...
简介: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安装时,可运行包含该变量的命令以启动容器,并...
# sudo docker tag [{镜像名称}:{版本名称}] swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/{组织名称}/{镜像名称}:{版本名称} # sudo docker push swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/{组织名称}/{镜像名称}:{版本名称} CCE部署镜像 前提条件: 准备一个CCE集群 操作步骤: Step 1. 使用镜像创建无状态工作负载 基本...
支持docker容器部署 方便的API接口 具体支持的标注内容如下: 三、使用方法 3.1 调用API 我们要利用label-studio的API实现以下功能: 导入数据-->人工打开label-studio标注数据-->训练模型-->训练好的模型预测未标注数据,辅助人员标注 /api/project GET 返回项目的设置和状态,状态包括任务和完成的数量 POST 创建一个...
Label Studio的使用一般分为三个阶段:部署、标注和导出数据。 部署:可以通过下载源代码进行本地安装,也可以使用Docker容器快速部署。此外,Label Studio还提供了在云端使用的选项,如Amazon Web Services(AWS)和Google Cloud Platform(GCP)。标注:通过创建项目、上传数据、定义任务类型和注释模式等步骤,可以开始进行标注。
#gitclonehttps://github.com/HumanSignal/label-studio/ 部署 进入跟目录把数据文件夹设置成777权限 #pwd/root/label-studio-develop#chmod777 mydata 启动 # docker-compose up -d 访问 # http://ip:8080 有注册账号直接登陆 没有账号创建一个账号 ...
在部署方面,Label Studio提供了灵活的选项以适应不同规模的项目和团队需求。用户可以选择在本地环境通过Docker、pip或Anaconda等工具进行安装,也可以选择在云平台上部署,如Heroku、Microsoft Azure或Google Cloud Platform。这种灵活性使得Label Studio能够轻松地融入现有的工作流程,无论是小型研究项目还是大型企业级应用。
本文的目标是构建一个半自动实例分割标注平台，前端采用Label Studio，后端则是SAM。尽管Label Studio推荐Docker部署，但考虑到我们使用的AutoDL环境已经虚拟化，本文选择非Docker部署方法。环境配置部分，Label Studio通过pip安装，而label-studio-ml-backend则从GitHub克隆。SAM的配置与安装需参考官方文档，包括...
同时,百度智能云一念智能创作平台(https://yinian.cloud.baidu.com/home)作为先进的智能创作与数据处理平台,能够与Label-Studio形成互补,为用户提供更全面的数据标注与智能创作解决方案。 Label-Studio的安装 Label-Studio支持多种安装方式,包括通过pip、Docker以及直接下载源代码安装。以下以通过pip安装为例,简要介绍...