jupyterlab prodigy

Prodigy 주석 도구용 JupyterLab 확장

이 저장소에는 기계 학습 모델을 위한 교육 데이터를 생성하기 위한 스크립트 가능한 주석 도구인 Prodigy용 JupyterLab 확장이 포함되어 있습니다. JupyterLab 탭 내에서 Prodigy를 실행하고 모델 및 애플리케이션을 개발할 때 주석을 달 수 있습니다. 이 확장 기능을 사용하려면 Prodigy 라이선스가 필요합니다. 자세한 내용은 이 페이지를 참조하세요. 질문이 있는 경우 Prodigy 지원 포럼을 이용하세요. 버그를 발견했다면 언제든지 풀 요청을 제출해 주세요.

이 확장 기능을 구축하는 데 도움을 준 Jupyter 핵심 개발자 Grant Nestor에게 특별히 감사드립니다 !

⌛️ 설치

이 확장 기능을 사용하려면 JupyterLab >= 3.0.0 및 Prodigy가 필요합니다.

pip install jupyterlab > =3.0.0

확장 기능을 설치하려면 다음을 실행하세요.

pip install jupyterlab-prodigy

확장이 설치되어 활성화되어 있는지 확인하세요.

jupyter labextension list

제거

확장 프로그램을 제거하려면 다음을 실행하세요.

pip uninstall jupyterlab-prodigy

호환성

이 확장은 Jupyterlab 3.0.0 이상과 호환됩니다. >=2.0.0 및 <3.0.0 버전의 Jupyterlab을 사용하는 경우 jupyterlab-prodigy 3.0.0 버전을 설치해야 합니다.

jupyter labextension install [email protected]

? 용법

터미널에서 Prodigy 세션을 시작하세요. 예:

$ prodigy ner.manual my_set blank:en notebooks/news_headlines.jsonl --label PERSON,ORG,PRODUCT

다른 터미널 세션에서 JupyterLab을 시작합니다.

$ jupyter lab

그런 다음 JupyterLab 내에서 ⌘ CMD / Ctrl + SHIFT + C를 통해 Commands 도구 모음을 열고 다음을 검색/입력합니다.

오픈 프로디지

실행하면 측면에 새로운 Prodigy 패널이 나타납니다.

⚙ 구성

Prodigy가 기본값과 다른 URL(예: 역방향 프록시 뒤)에서 제공되는 경우 설정에서 사용할 URL을 구성할 수 있습니다.

Settings 메뉴를 열고 Advanced Settings Editor 로 이동하여 Prodigy Jupyter Extension 설정을 선택하면 다음과 같은 사용자 정의 URL을 추가할 수 있습니다.

{
    "prodigyConfig" : {
        "url" : " https://prodigy.example.com "
    }
}

?개발하다

참고: 확장 패키지를 빌드하려면 NodeJS가 필요합니다. 또한 개발할 때 가상 환경에서 작업하는 것이 좋습니다.

jlpm 명령은 JupyterLab과 함께 설치되는 JupyterLab의 고정 버전의 원사입니다. 아래의 jlpm 대신 yarn 이나 npm 사용할 수 있습니다.

 # Clone the repo to your local environment
# Change directory to the jupyterlab-prodigy directory
# Install dev requirements
pip install -r requirements-dev.txt
# Install package in development mode
pip install -e .
# Link your development version of the extension with JupyterLab
jupyter labextension develop . --overwrite
# Rebuild extension Typescript source after making changes
jlpm run build

소스 디렉터리를 관찰하고 동시에 다른 터미널에서 JupyterLab을 실행하여 확장 프로그램 소스의 변경 사항을 관찰하고 자동으로 확장 프로그램을 다시 빌드할 수 있습니다.

 # Watch the source directory in one terminal, automatically rebuilding when needed
jlpm run watch
# Run JupyterLab in another terminal
jupyter lab

watch 명령이 실행되면 저장된 모든 변경 사항이 즉시 로컬로 빌드되어 실행 중인 JupyterLab에서 사용할 수 있습니다. JupyterLab을 새로 고쳐 브라우저에 변경 사항을 로드합니다(확장 프로그램이 다시 빌드될 때까지 몇 초 정도 기다려야 할 수 있음).

기본적으로 jlpm run build 명령은 브라우저 개발 도구를 사용하여 더 쉽게 디버그할 수 있도록 이 확장에 대한 소스 맵을 생성합니다. JupyterLab 핵심 확장에 대한 소스 맵도 생성하려면 다음 명령을 실행할 수 있습니다.

jupyter lab build --minimize=False

제거

pip uninstall jupyterlab-prodigy

확장 패키징

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