Connettersi a Labelbox
Labelbox è una piattaforma dati di training usata per creare dati di training da immagini, video, audio, testo e immagini affiancate. Usando Labelbox, i team di intelligenza artificiale possono personalizzare un flusso di lavoro per gestire, gestire e migliorare l'etichettatura dei dati, il catalogo dei dati e il debug dei modelli in una singola piattaforma unificata. Labelbox è progettato per aiutare i team di intelligenza artificiale a creare e gestire sistemi di Machine Learning di livello di produzione.
È possibile connettere i cluster di Azure Databricks con la versione di Machine Learning di Databricks Runtime a Labelbox.
Connettersi a Labelbox tramite Partner Connect
Questa sezione descrive come connettere un cluster nell'area di lavoro di Azure Databricks a Labelbox usando Partner Connect.
Differenze tra connessioni standard e Labelbox
Per connettersi a Labelbox tramite Partner Connect, seguire la procedura descritta in Connettersi ai partner ml usando Partner Connect. La connessione Labelbox è diversa dalle connessioni di Machine Learning standard nei modi seguenti:
- Oltre a un cluster, un'entità servizio e un token di accesso personale, Partner Connect crea un notebook denominato
labelbox_databricks_example.ipynb
nella cartella Workspace/Shared/labelbox_demo nell'account Labelbox, se non esiste già.
Passaggi per la connessione
Per connettersi a Labelbox tramite Partner Connect, eseguire le operazioni seguenti:
- Connettersi ai partner ml usando Partner Connect.
- Creare una chiave API Labelbox per l'account Labelbox, se non è disponibile. Copiare la chiave API e salvarla in una posizione sicura, perché alla fine la chiave verrà nascosta dalla visualizzazione e sarà necessaria in un secondo momento.
- Configurare il cluster ML e il notebook Starter di Labelbox.
Connettersi manualmente a Labelbox
I passaggi descritti in questa sezione descrivono come connettere Labelbox a un cluster Di Azure Databricks.
Nota
Per connettersi più velocemente, usare Partner Connect.
Fabbisogno
È necessario disporre di un cluster disponibile che esegue Databricks Runtime per Machine Learning. Per verificare la presenza di un cluster esistente, cercare
Passaggi per la connessione
Per connettersi manualmente a Labelbox, eseguire le operazioni seguenti:
- Passare alla pagina Labelbox per iscriversi a un nuovo account Labelbox o accedere all'accountLabelbox esistente.
- Creare una chiave API Labelbox per l'account Labelbox, se non è disponibile. Copiare la chiave API e salvarla in una posizione sicura, perché alla fine la chiave verrà nascosta dalla visualizzazione e sarà necessaria in un secondo momento.
- Verificare la presenza di un notebook di avvio Labelbox nell'area di lavoro:
- Nella barra laterale fare clic su Area di lavoro > condivisa.
- Se non esiste già una cartella denominata labelbox_demo , crearla: i. Fare clic sulla freccia giù accanto a Condiviso.
ii. Fare clic su Crea > cartella.
iii. Immettere
labelbox_demo
, iv. Fare clic su Crea cartella. - Fare clic sulla cartella labelbox_demo . Se nella cartella non esiste un notebook di avvio denominato labelbox_databricks_example.ipynb , importarlo: i. Fare clic sulla freccia giù accanto a labelbox_demo.
ii. Cliccare Importa.
iii. Fare clic su URL.
iv. Immettere
https://github.com/Labelbox/labelbox-python/blob/develop/examples/integrations/databricks/labelbox_databricks_example.ipynb
e fare clic su Importa.
- Continuare a configurare il cluster ML e il notebook starter di Labelbox.
Configurare il cluster ML e il notebook starter Labelbox
- Verificare che nel cluster ml siano installate le librerie Labelbox necessarie:
Nella barra laterale fare clic su Ambiente di calcolo.
Fare clic sul cluster ml. Usare la casella Filtro per trovarla, se necessario.
Nota
Se è stato usato Partner Connect per connettersi a Labelbox, il nome del cluster ml deve essere LABELBOX_CLUSTER.
Cliccare la scheda Librerie.
Se il pacchetto labelbox non è elencato, installarlo: i. Fare clic su Installa nuovo. ii. Fare clic su PyPI. iii. Per Pacchetto immettere labelbox. iv. Cliccare Installa.
Se il pacchetto labelspark non è elencato, installarlo: i. Fare clic su Installa nuovo. ii. Fare clic su PyPI. iii. Per Pacchetto immettere labelspark. iv. Cliccare Installa.
- Collegare il cluster ml al notebook di avvio:
- Nella barra laterale fare clic su Area > di lavoro Condivisa > labelbox_demo > labelbox_databricks_example.ipynb.
- Collegare il cluster ml al notebook.
- Esplorare il notebook per informazioni su come automatizzare Labelbox.
Risorse aggiuntive
- README in GitHub per il notebook di avvio
- Labelbox Docs
- Supporto tecnico