Conecte-se ao Labelbox

O Labelbox é uma plataforma de dados de treinamento usada para criar dados de treinamento a partir de imagens, vídeo, áudio, texto e imagens em mosaico. Usando o Labelbox, as equipes do AI podem personalizar um fluxo de trabalho para operar, gerenciar e melhorar o rótulo de dados, o catálogo de dados e a depuração de modelos em uma plataforma única e unificada. Labelbox foi projetado para ajudar as equipes do AI a criar e operar sistemas de aprendizado de máquina de nível de produção.

O senhor pode conectar seu clustering Databricks que tem a versão de Machine Learning do Databricks Runtime a Labelbox.

Conecte-se ao Labelbox usando o Partner Connect

Esta seção descreve como conectar clusters em seu workspace do Databricks ao Labelbox usando Partner Connect.

Diferenças entre as conexões padrão e o Labelbox

Para se conectar ao Labelbox usando o Partner Connect, siga as etapas em Conectar-se a parceiros do ML usando o Partner Connect. A conexão Labelbox é diferente das conexões padrão de aprendizado de máquina das seguintes maneiras:

• Além de um clusters, um principal de serviço e um access tokenss, os Partner Connect criam um Notebook chamado labelbox_databricks_example.ipynb na pasta workspace/Shared/labelbox_demo em sua account Labelbox , caso ainda não exista.

Etapas para se conectar

Para se conectar ao Labelbox usando Partner Connect, faça o seguinte:

1. Conecte-se aos parceiros do ML usando o Partner Connect.
2. Crie um Labelbox API keypara seu Labelbox account, se o senhor não tiver um. Copie o API key e salve-o em um local seguro, pois o key acabará sendo ocultado do view e o senhor precisará desse key posteriormente.
3. Configure o clustering do ML e o notebook inicial do Labelbox.

Conectar-se ao Labelbox manualmente

As passos nesta seção descrevem como conectar o Labelbox a clusters Databricks.

nota

Para se conectar mais rápido, use o Partner Connect.

Requisitos

O senhor deve ter um clustering disponível executando o Databricks Runtime for Machine Learning. Para verificar isso em um clustering existente, procure por ML na Runtime coluna quando o workspace senhor exibir o clustering em seu site. Se o senhor não tiver um clustering Databricks Runtime ML disponível, crie um clustering e, para Databricks Runtime Version , escolha uma versão na lista ML lista.

Etapas para se conectar

Para se conectar ao Labelbox manualmente, faça o seguinte:

1. Vá para a página Labelbox para se inscrever em um novo Labelbox account ou para fazer login no seu Labelbox account existente.

2. Crie um Labelbox API keypara seu Labelbox account, se o senhor não tiver um. Copie o API key e salve-o em um local seguro, pois o key acabará sendo ocultado do view e o senhor precisará desse key posteriormente.

3. Verifique se há um notebook para iniciantes Labelbox em seu site workspace:

   1. Na barra lateral, clique no espaço de trabalho > Shared .
   2. Se uma pasta chamada labelbox_demo ainda não existir, crie-a: i. Clique na seta para baixo ao lado de Compartilhado . ii. Clique em Criar pasta > . iii. Digite labelbox_demo, iv. Clique em Criar pasta .
   3. Clique na pasta labelbox_demo . Se um Notebook inicial chamado labelbox_databricks_example.ipynb não existir na pasta, importe-o: i. Clique na seta para baixo ao lado de labelbox_demo . ii. Clique em Importar . iii. Clique em URL . iv. Digite https://github.com/Labelbox/labelbox-python/blob/develop/examples/integrations/databricks/labelbox_databricks_example.ipynb e clique em Importar .

4. Continue a configurar o clustering do ML e o notebook inicial do Labelbox.

Configure o ML clustering e o Labelbox starter Notebook

1. Verifique se a biblioteca Labelbox necessária está instalada em seu clustering ML:

   1. Na barra lateral, clique em Compute .

   2. Clique em seu ML clustering. Use a caixa Filtro para encontrá-la, se necessário.

nota

Se você usou Partner Connect para se conectar ao Labelbox, o nome dos clustersML deve ser clusters .

3. Clique na guia Bibliotecas .

4. Se o pacote labelbox não estiver listado, instale-o: i. Clique em Install New (Instalar novo ). ii. Clique em PyPI . iii. Para pacote , digite labelbox . iv. Clique em Instalar .

5. Se o pacote labelspark não estiver listado, instale-o: i. Clique em Install New (Instalar novo ). ii. Clique em PyPI . iii. Para pacote , digite labelspark . iv. Clique em Instalar .

6. Anexe seu clustering ML ao notebook inicial:

   1. Na barra lateral, clique no espaço de trabalho > Shared > labelbox_demo > labelbox_databricks_example.ipynb .
   2. Anexe seu clustering ML ao notebook.

7. Navegue pelo Notebook para saber como automatizar o Labelbox.

Recurso adicional

• README em GitHub para o Notebook inicial
• Documentos do Labelbox
• Apoiar