Prodigy

Intégrez W&B à Prodigy pour suivre les flux de travail d’annotation, consigner les métriques d’entraînement et gérer des Datasets étiquetés.

Prodigy est un outil d’annotation qui permet de créer des données d’entraînement et d’évaluation pour les modèles de machine learning, ainsi que pour l’analyse des erreurs, l’inspection et le nettoyage des données. Les W&B Tables vous permettent de consigner, visualiser, analyser et partager des Datasets (et bien plus encore !) dans W&B.

L’intégration de W&B avec Prodigy ajoute des fonctionnalités simples et faciles à utiliser pour téléverser directement votre jeu de données annoté avec Prodigy vers W&B afin de l’utiliser avec Tables.

Exécutez quelques lignes de code, comme celles-ci :

import wandb
from wandb.integration.prodigy import upload_dataset

with wandb.init(project="prodigy"):
    upload_dataset("news_headlines_ner")

et obtenez des tableaux visuels et interactifs, faciles à partager, comme celui-ci :

“

Démarrage rapide

Utilisez wandb.integration.prodigy.upload_dataset pour importer votre jeu de données Prodigy annoté directement depuis la base de données Prodigy locale vers W&B au format Table. Pour plus d’informations sur Prodigy, y compris l’installation et la configuration, veuillez vous référer à la documentation Prodigy.

W&B tentera automatiquement de convertir les images et les champs d’entités nommées en wandb.Image et wandb.Html respectivement. Des colonnes supplémentaires peuvent être ajoutées au tableau obtenu pour inclure ces visualisations.

Lire un exemple détaillé

Explorez Visualiser les Datasets Prodigy avec W&B Tables pour découvrir des exemples de visualisations générées avec l’intégration Prodigy de W&B.