SuperAnnotate에 연결
SuperAnnotate의 Python SDK 는 Azure Databricks와 통합되어 Azure Databricks의 철저한 데이터 관리, 분산 컴퓨팅 및 기계 학습 기능을 사용하여 최고 품질의 학습 데이터에 주석을 달고, 디버그하고, 관리하고, 버전을 지정하는 데 도움이 되는 올인원 AI 데이터 인프라 플랫폼을 제공합니다.
SuperAnnotate 커넥터는 주석 데이터를 Apache Spark 데이터 프레임으로 변환하여 이 프로세스를 간소화하여 ML 팀이 데이터 랭글링에서 기계 학습 모델 학습으로 포커스를 이동할 수 있도록 합니다. 이 협업에는 신뢰도가 낮은 예측이 SuperAnnotate 플랫폼으로 자동으로 라우팅되는 활성 학습 워크플로를 설정하는 기능이 포함됩니다.
요구 사항
SuperAnnotate와 통합하기 전에 다음이 있어야 합니다.
Azure Databricks 작업 영역의 Databricks SQL 웨어하우스.
Azure Databricks 개인용 액세스 토큰입니다.
참고 항목
보안 모범 사례로, 자동화된 도구, 시스템, 스크립트 및 앱을 사용하여 인증하는 경우 Databricks는 작업 영역 사용자 대신 서비스 주체에 속한 개인용 액세스 토큰을 사용하는 것이 좋습니다. 서비스 주체에 대한 토큰을 만들려면 서비스 주체에 대한 토큰 관리를 참조하세요.
파트너 연결을 사용하여 SuperAnnotate에 연결
참고 항목
파트너 연결은 SuperAnnotate용 SQL 웨어하우스만 지원합니다.
파트너 연결을 사용하여 Azure Databricks 작업 영역을 SuperAnnotate에 연결하려면 다음을 수행합니다.
- 사이드바에서 파트너 연결을 클릭합니다
. - 파트너 타일을 클릭합니다.
- 제공된 정보를 확인하고 다음을 클릭합니다.
등록할 수 있는 SuperAnnotate로 리디렉션되거나 계정이 이미 있는 경우 로그인합니다.
이러한 단계가 끝나면 내 팀이라는 첫 번째 팀과 함께 조직이 만들어집니다. 또한 조직은 3단계에서 제공된 값과 Databricks 통합을 자동으로 하며 기본적으로 팀에 추가됩니다.
다음 단계
파트너 연결을 통해 조직 및 팀을 설정한 후에는 LLM 및 GenAI 프로젝트를 만들어야 합니다. 가져올 데이터에 따라 양식을 설정하고 Databricks 통합을 사용하여 항목을 추가 합니다 .
추가 리소스
다음 SuperAnnotate 리소스를 살펴봅니다.