SuperAnnotateに接続する
SuperAnnotateのPythonSDK DatabricksAIDatabricksは、 と統合して、 徹底的なデータマネジメント、分散コンピューティング、機械学習機能を備えた最高品質のトレーニングデータの注釈、デバッグ、管理、バージョン管理を支援するオールインワンの データインフラストラクチャプラットフォームを提供します。
SuperAnnotate コネクタは、注釈データを Apache Spark データフレームに変換することでこのプロセスを簡素化し、ML チームがデータ ラングリングから機械学習モデルのトレーニングに焦点を移せるようにします。 このコラボレーションには、信頼性の低い予測が自動的にSuperAnnotateプラットフォームにルーティングされるアクティブラーニングワークフローを設定する機能が含まれます。
必要条件
SuperAnnotateと統合する前に、次のものが必要です。
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Databricks ワークスペース内の Databricks SQL ウェアハウス 。
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Databricks 個人用アクセス トークン。
セキュリティのベストプラクティスとして、自動化されたツール、システム、スクリプト、アプリで認証する場合、Databricks では、ワークスペースユーザーではなく 、サービスプリンシパル に属する個人用アクセストークンを使用することをお勧めします。 サービスプリンシパルのトークンを作成するには、「 サービスプリンシパルのトークンの管理」を参照してください。
Partner Connect を使用して SuperAnnotate に接続する
Partner Connect は SuperAnnotate の SQLウェアハウスのみをサポートします。
Partner Connect を使用して Databricks ワークスペースを SuperAnnotate に接続するには、次の操作を行います。
- サイドバーで、
Marketplace をクリックします。 - Partner Connect 統合で 、[ すべて表示 ] をクリックします。
- パートナー タイルをクリックします。
- 表示された情報を確認し、[ 次へ ] をクリックします。
SuperAnnotateにリダイレクトされ、そこでサインアップするか、すでにアカウントをお持ちの場合はログインできます。
これらの手順の後、組織が作成され、最初のチーム「My Team」という名前が付けられます。 また、ステップ3で指定した値と自動的に Databricks 統合が行われ、デフォルトによってチームに追加されます。
次のステップ
Partner Connectを通じて組織とチームを設定したら、LLM を作成し、AI プロジェクトを生成する必要があります。インポートするデータに従ってフォームを設定し、 Databricks 統合を使用してアイテム を追加します。
追加のリソース
次の SuperAnnotate リソースをご覧ください。