Aller au contenu principal
Dernière mise à jour le

Se connecter à Labelbox

Labelbox est une plateforme de données d'entraînement utilisée pour créer des données d'entraînement à partir d'images, de vidéos, audio, de texte et d'images en mosaïque. En utilisant Labelbox, les équipes d'IA peuvent personnaliser un workflow pour exploiter, gérer et améliorer l'étiquetage des données, le catalogage des données et le debugging de modèles sur une plateforme unique et unifiée. Labelbox est conçu pour aider les équipes d'IA à développer et à exploiter des systèmes de Machine Learning prêts pour la production.

Vous pouvez connecter vos clusters Databricks qui disposent de la version Machine Learning de Databricks Runtime à Labelbox.

important

Labelbox n'est pas un partenaire Partner Connect, vous devez donc vous connecter manuellement à Labelbox.

Connectez-vous manuellement à Labelbox​

Les étapes de cette section décrivent comment connecter Labelbox à un cluster Databricks.

Exigences​

Vous devez disposer d’un cluster disponible exécutant Databricks Runtime for Machine Learning. Pour vérifier cela pour un cluster existant, recherchez ML dans la colonne Runtime lorsque vous affichez le cluster dans votre Workspace. Si vous ne disposez pas d’un cluster Databricks Runtime ML disponible, créez un cluster et pour la version de Databricks Runtime , choisissez une version dans la liste ML .

Étapes pour se connecter​

Pour vous connecter manuellement à Labelbox, procédez comme suit :

  1. Accédez à la page Labelbox pour vous inscrire à un nouveau compte Labelbox ou pour vous Connexion à votre compte Labelbox existant.

  2. Créez une clé API Labelbox pour votre compte Labelbox, si vous n'en avez pas. Copiez la clé API et enregistrez-la dans un emplacement sécurisé, car la clé sera à terme masquée, et vous en aurez besoin plus tard.

  3. Vérifiez la présence d'un Notebook de démarrage Labelbox dans votre Workspace :

    1. Dans la barre latérale, cliquez sur Workspace > Partagé .

    2. Si un dossier nommé labelbox_demo n'existe pas déjà, créez-le :

      1. Cliquez sur la flèche vers le bas à côté de **Partagé**.
      2. Cliquez sur Créer > Dossier .
      3. Saisissez labelbox_demo,
      4. Cliquez sur Créer un dossier .

    3. Cliquez sur le dossier **labelbox_demo**. Si un notebook de démarrage nommé **labelbox_databricks_example.ipynb** n'existe pas dans le dossier, importez-le :

      1. Cliquez sur la flèche vers le bas à côté de labelbox_demo .
      2. Cliquez sur **Importer**.
      3. Cliquez sur URL .
      4. Saisissez https://github.com/Labelbox/labelspark/blob/master/notebooks/full-demo.ipynb et cliquez sur Importer .

  4. Passez à la configuration du cluster ML et du notebook de démarrage Labelbox.

Configurer le cluster ML et le notebook de démarrage Labelbox​

  1. Vérifiez que les bibliothèques Labelbox requises sont installées dans votre cluster ML :

    1. Dans la barre latérale, cliquez sur compute.
    2. Cliquez sur votre cluster ML. Utilisez la zone Filtre pour le trouver, si nécessaire.
    3. Cliquez sur l'onglet **tab**.
    4. Si le package **labelbox** n'est pas répertorié, installez-le : i. Cliquez sur **Installer nouveau**. ii. Click PyPI . iii. Pour **Package**, saisissez **labelbox**. iv. Cliquez sur Installer .
    5. Si le package **labelspark** n'est pas répertorié, installez-le : i. Cliquez sur **Installer nouveau**. ii. Click PyPI . iii. Pour **Package**, saisissez **labelspark**. iv. Cliquez sur Installer .

  2. Attachez votre cluster ML au Notebook de démarrage :

    1. Dans la barre latérale, cliquez sur Workspace > Shared > labelbox_demo > labelbox_databricks_example.ipynb .
    2. Associer votre cluster ML au notebook.

  3. Parcourez le notebook pour apprendre à automatiser Labelbox.

Ressources supplémentaires​

Sur cette page