部署 Label Studio¶

Label Studio 是一个开源的数据标注工具，用于各种机器学习和人工智能任务。以下是 Label Studio 的简要介绍：

支持图像、音频、视频、文本等多种数据类型的标注
可用于目标检测、图像分类、语音转录、命名实体识别等多种任务
提供可定制的标注界面
支持多种标注格式和导出选项

Label Studio 通过其灵活性和功能丰富性，为数据科学家和机器学习工程师提供了强大的数据标注解决方案。

部署到 AI 算力平台¶

要想在 AI Lab 中使用 Label Studio，需将其部署到全局服务集群，你可以通过 Helm 的方式快速部署。

Note

更多部署详情，请参阅 Deploy Label Studio on Kubernetes。

打开全局服务集群界面，从左侧导航栏找到 Helm 应用 -> Helm 仓库 ，选择 创建仓库 按钮，填写如下参数：
添加成功后，点击列表右侧的 ┇ ，选择 同步仓库 ，稍等片刻后完成同步。（后续更新 Label Studio 也会用到这个同步操作）。
然后跳转到 Helm 模板 页面，你可以搜索找到 label-studio，点击卡片。

选择最新的版本，如下图配置安装参数，名称为 label-stuio，建议创建新的命令空间，配置参数切换到 YAML ，根据说明修改其中配置。

global:
  image:
    repository: heartexlabs/label-studio   # 如果无法访问 docker.io，在此处配置代理地址
  extraEnvironmentVars:
    LABEL_STUDIO_HOST: https://{访问地址}/label-studio    # 使用的登录地址，请参阅当前网页 URL
    LABEL_STUDIO_USERNAME: {用户邮箱}    # 必须是邮箱，替换为自己的
    LABEL_STUDIO_PASSWORD: {用户密码}    
app:
  nginx:
    livenessProbe:
      path: /label-studio/nginx_health
    readinessProbe:
      path: /label-studio/version

yaml 配置示例

至此，完成了 Label studio 的安装。

Warning

默认会安装 PostgreSQL 作为数据服务中间件，如果镜像拉取失败，可能是 docker.io 无法访问，注意切换到可用代理即可。

如果你有自己的 PostgreSQL 数据服务中间件，可以使用如下参数配置：

global:
  image:
    repository: heartexlabs/label-studio   # 如果无法访问 docker.io，在此处配置代理地址
  extraEnvironmentVars:
    LABEL_STUDIO_HOST: https://{访问地址}/label-studio    # 使用的登录地址，参阅当前网页 URL
    LABEL_STUDIO_USERNAME: {用户邮箱}    # 必须是邮箱，替换为自己的
    LABEL_STUDIO_PASSWORD: {用户密码}    
app:
  nginx:
    livenessProbe:
      path: /label-studio/nginx_health
    readinessProbe:
      path: /label-studio/version
postgresql:
  enabled: false  # 禁用内置的 PostgreSQL
externalPostgresql:
  host: "postgres-postgresql"  # PostgreSQL 地址
  port: 5432
  username: "label_studio"  # PostgreSQL 用户名
  password: "your_label_studio_password"  # PostgreSQL 密码
  database: "label_studio"  # PostgreSQL 数据库名

添加 GProduct 到导航栏¶

如果要添加 Label Studio 到导航栏，可以参考全局管理 OEM IN 的方式。以下案例是增加到 AI Lab 二级导航的添加方式。

添加代理访问¶

apiVersion: ghippo.io/v1alpha1
kind: GProductProxy
metadata:
  name: label-studio
spec:
  gproduct: label-studio
  proxies:
  - authnCheck: false
    destination:
      host: label-studio-ls-app.label-studio.svc.cluster.local
      port: 80
    match:
      uri:
        prefix: /label-studio

添加到 AI Lab¶

修改 CRD 为 GProductNavigator 的 CR baize ，然后在现有配置中进行如下变更：

apiVersion: ghippo.io/v1alpha1
kind: GProductNavigator
metadata:
  annotations:
    meta.helm.sh/release-name: baize
    meta.helm.sh/release-namespace: baize-system
  labels:
    app.kubernetes.io/managed-by: Helm
    gProductName: baize
  name: baize
spec:
  category: cloudnativeai
  gproduct: baize
  iconUrl: ./ui/baize/logo.svg
  isCustom: false
  localizedName:
    en-US: AI Lab
    zh-CN: AI Lab
  menus:
    - iconUrl: ''
      isCustom: false
      localizedName:
        en-US: AI Lab
        zh-CN: AI Lab
      name: workspace-view
      order: 1
      url: ./baize
      visible: true
    - iconUrl: ''
      isCustom: false
      localizedName:
        en-US: Operator
        zh-CN: 运维管理
      name: admin-view
      order: 1
      url: ./baize/admin
      visible: true
    # 添加开始
    - iconUrl: ''
      localizedName:
        en-US: Data Annotation
        zh-CN: 数据标注
      name: label-studio
      order: 1
      target: blank    # 控制新开页
      url: https://{访问地址}/label-studio    # 访问地址
      visible: true
    # 添加结束
  name: AI Lab
  order: 10
  url: ./baize
  visible: true

添加效果¶

oem 效果

结语¶

以上，就是如何添加 Label Studio 并将其作为 AI Lab 的标注组件，通过将标注后的数据添加到 AI Lab 的数据集中，联动算法开发，完善算法开发流程，后续如何使用请关注其他文档参考。