نشر Label Studio على Ubuntu 24.04

يساعدك Label Studio على توسيم النصوص والصور والمقاطع الصوتية والفيديو. يمكنك استخدامه في سير عمل تعلم الآلة والتعاون الجماعي.

يوضح لك هذا الدليل كيفية نشر Label Studio باستخدام Docker Compose و Traefik. يوفر Traefik بروتوكول HTTPS تلقائيًا لنطاقك.

اتبع هذه الخطوات لإعداده.

  1. تجهيز المجلد الخاص بك

قم بتشغيل هذه الأوامر لإنشاء مجلد لمشروعك:

$ mkdir ~/labelstudio
$ cd ~/labelstudio
  1. ضبط متغيرات البيئة الخاصة بك

أنشئ ملف .env:

$ nano .env

أضف النطاق والبريد الإلكتروني الخاص بك:

DOMAIN=labelstudio.example.com
LETSENCRYPT_EMAIL=admin@example.com
  1. إنشاء ملف Docker Compose

أنشئ ملفًا باسم docker-compose.yaml:

$ nano docker-compose.yaml

الصق هذا الإعداد:

services:
  traefik:
    image: traefik:v3.6
    container_name: traefik
    command:
      - "--providers.docker=true"
      - "--providers.docker.exposedbydefault=false"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
      - "--entrypoints.websecure.address=:443"
      - "--entrypoints.web.http.redirections.entrypoint.to=websecure"
      - "--entrypoints.web.http.redirections.entrypoint.scheme=https"
      - "--certificatesresolvers.letsencrypt.acme.httpchallenge=true"
      - "--certificatesresolvers.letsencrypt.acme.httpchallenge.entrypoint=web"
      - "--certificatesresolvers.letsencrypt.acme.email=${LETSENCRYPT_EMAIL}"
      - "--certificatesresolvers.letsencrypt.acme.storage=/letsencrypt/acme.json"
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - "./letsencrypt:/letsencrypt"
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro"
    restart: unless-stopped

  labelstudio:
    image: heartexlabs/label-studio:1.23.0
    container_name: labelstudio
    expose:
      - "8080"
    environment:
      - DJANGO_ALLOWED_HOSTS=${DOMAIN}
      - CSRF_TRUSTED_ORIGINS=https://${DOMAIN}
      - USE_X_FORWARD

4. ضبط الأذونات والبدء

أنشئ مجلد البيانات:

$ mkdir data
$ sudo chown :0 data

قم بتشغيل الخدمات:

$ docker compose up -d

5. التحقق من الإعداد

تحقق مما إذا كانت الحاويات تعمل:

$ docker compose ps

قم بالوصول إلى أداتك عبر https://labelstudio.example.com. قم بالتسجيل لإنشاء حساب المسؤول الخاص بك.

الخطوات التالية لمشروعك:

- قم بتوصيل الواجهات الخلفية لتعلم الآلة (ML backends) مثل PyTorch من أجل التعلم النشط (active learning).
- قم بدعوة أعضاء الفريق بأدوار محددة.
- قم بتصدير بياناتك بتنسيقات مثل JSON أو CSV أو YOLO.

المصدر: https://dev.to/vultr/deploying-label-studio-open-source-data-labeling-platform-on-ubuntu-2404-5bd0

مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi