LabelStudio+YOLO实战:从数据标注到模型训练完整指南
上一篇分享了 LabelStudio 的智能标注(预标注),通过对接 ML 后端实现自动标注,解放双手。本文主要记录如何使用 LabelStudio 标注数据、导出数据集并用于训练模型,通过本教程,您将学习如何将 LabelStudio 标注的数据转换为 YOLO 格式,并用作模型训练。
上一篇分享了 LabelStudio 的智能标注(预标注),通过对接 ML 后端实现自动标注,解放双手。本文主要记录如何使用 LabelStudio 标注数据、导出数据集并用于训练模型,通过本教程,您将学习如何将 LabelStudio 标注的数据转换为 YOLO 格式,并用作模型训练。
上一篇分享了 LabelStudio 的部署以及手动标注流程,本文分享另一个功能:智能标注(预标注),通过对接 ML 后端实现自动标注,解放双手。
本文详细介绍了开源多模态数据标注平台 LabelStudio,分享了使用helm在集群中部署的方法,并通过文本分类和图片对象识别案例展示了创建项目、导入数据、配置模板、标注及导出结果的完整使用流程,下一篇将聚焦结合模型的AI 智能标注。
上一篇我们简单分析一下 HAMi-Core(libvgpu.so) vCUDA 的工作原理,包括怎么生效的,CUDA API 怎么拦截的,以及是怎么实现的对 GPU 的 core、memory 资源的 limit 的。
这一篇我们分析一下 HAMi 的调度特性:根据 GPU 类型甚至 UUID 实现精细调度。
14G 显存跑动千亿大模型!基于 KTransformers 的 DeepSeek-R1’满血版’实战。
本文主要分享如何 K8s Operator 开发最佳实践: 如使用 OwnerReference 做级联删除,使用 Finalizers 做资源清理等等。