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連線 至 Labelbox

  • 發行項

Labelbox 是訓練數據平臺，用來從影像、視訊、音訊、文字和磚影像建立定型數據。 使用 Labelbox，AI 小組可以自定義工作流程，以在單一整合平臺中操作、管理及改善數據標籤、數據編錄和模型偵錯。 Labelbox 的設計訴求是協助 AI 小組建置及操作生產等級機器學習系統。

您可以將具有 Databricks Runtime 機器學習 版本的 Azure Databricks 叢集連線至 Labelbox。

使用合作夥伴 連線 連線 至 Labelbox

本節說明如何使用合作夥伴 連線，將 Azure Databricks 工作區中的叢集連線至 Labelbox。

標準連線與 Labelbox 之間的差異

若要使用合作夥伴 連線 連線到 Labelbox，請遵循使用合作夥伴 連線 連線 ML 合作夥伴中的步驟。 Labelbox 連線與標準機器學習連線有下列不同：

  • 除了叢集、服務主體和個人存取令牌之外，合作夥伴 連線 會在 Labelbox 帳戶的 Workspace/Shared/labelbox_demo 資料夾中建立名為 labelbox_databricks_example.ipynb 的筆記本，如果它不存在。

聯機的步驟

若要使用合作夥伴 連線 連線到 Labelbox，請執行下列動作：

  1. 使用合作夥伴 連線 連線 給 ML 合作夥伴。
  2. 如果您沒有標籤櫃帳戶，請為 Labelbox 帳戶建立 Labelbox API 金鑰 。 複製 API 金鑰並將它儲存在安全的位置，因為金鑰最終會隱藏在檢視中，稍後您將需要此密鑰。
  3. 設定 ML 叢集和 Labelbox 入門筆記本。

手動 連線 至 Labelbox

本節中的步驟說明如何將 Labelbox 連線至 Azure Databricks 叢集。

注意

若要更快連線，請使用合作夥伴 連線。

需求

您必須有執行 Databricks Runtime 的可用叢集，才能 機器學習。 若要檢查現有的叢集，請在工作區中顯示叢集時，在 [運行時間] 資料行中尋找 ML。 如果您沒有可用的 Databricks Runtime ML 叢集， 請建立叢集 並針對 Databricks 運行時間版本，從 ML 清單中選擇版本。

聯機的步驟

若要手動連線到 Labelbox，請執行下列動作：

  1. 移至 [Labelbox] 頁面以註冊新的 Labelbox 帳戶，或登入現有的 Labelbox 帳戶。
  2. 如果您沒有標籤櫃帳戶，請為 Labelbox 帳戶建立 Labelbox API 金鑰 。 複製 API 金鑰並將它儲存在安全的位置，因為金鑰最終會隱藏在檢視中，稍後您將需要此密鑰。
  3. 檢查工作區中的 Labelbox 入門筆記本：
    1. 在提要欄位中，按兩下 [ 工作區 > 共用]。
    2. 如果名為 labelbox_demo 的資料夾不存在，請加以建立：i。 按兩下 [共用] 旁的 向下箭號。 ii. 按兩下 [ 建立 > 資料夾]。 iii. 輸入 labelbox_demo，iv. 按兩下 [ 建立資料夾]。
    3. 按兩下labelbox_demo資料夾。 如果資料夾中沒有名為 labelbox_databricks_example.ipynb 的入門筆記本，請匯入它：i。 按兩下labelbox_demo旁的向下箭號。 ii. 按一下 [匯入]。 iii. 按兩下 [ URL]。 iv. 輸入 https://github.com/Labelbox/labelbox-python/blob/develop/examples/integrations/databricks/labelbox_databricks_example.ipynb 並按兩下 [ 匯入]。
  4. 繼續設定 ML 叢集和 Labelbox 入門筆記本。

設定 ML 叢集和 Labelbox 入門筆記本

  1. 檢查 ML 叢集中是否已安裝必要的 Labelbox 連結庫：

    1. 在提要欄位中，按兩下 [ 計算]。

    2. 按兩下您的ML叢集。 如有必要，請使用 [ 篩選] 方塊來尋找它。

      注意

      如果您使用合作夥伴 連線 連線至 Labelbox，則 ML 叢集的名稱應該LABELBOX_CLUSTER。

    3. 按兩下 [連結庫] 索引 標籤 。

    4. 如果未列出 labelbox 套件，請加以安裝：i。 按兩下 [ 安裝新增]。 ii. 按兩下 [PyPI]。 iii. 針對 [ 套件]，輸入 labelbox。 iv. 按一下 [安裝]。

    5. 如果未列出 labelspark 套件，請加以安裝：i。 按兩下 [ 安裝新增]。 ii. 按兩下 [PyPI]。 iii. 針對 [ 套件]，輸入 labelspark。 iv. 按一下 [安裝]。

  2. 將 ML 叢集附加至入門筆記本：
    1. 在提要欄位中，按兩下 [工作區 > 共用 > labelbox_demo > labelbox_databricks_example.ipynb]。
    2. 將 ML 叢集 附加至筆記本。
  3. 流覽筆記本以瞭解如何將 Labelbox 自動化。

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