Ubuntu 24.04 に Label Studio をデプロイする
Label Studio は、テキスト、画像、音声、ビデオのラベル付けを支援します。機械学習のワークフローやチームでのコラボレーションに活用できます。
このガイドでは、Docker Compose と Traefik を使用して Label Studio をデプロイする方法を説明します。Traefik は、ドメインに対して自動的に HTTPS を提供します。
以下の手順に従ってセットアップを行ってください。
- ディレクトリの準備
プロジェクト用のフォルダを作成するために、以下のコマンドを実行します:
$ mkdir ~/labelstudio $ cd ~/labelstudio
- 環境変数の設定
.env ファイルを作成します:
$ nano .env
ドメインとメールアドレスを追加します:
DOMAIN=labelstudio.example.com LETSENCRYPT_EMAIL=admin@example.com
- Docker Compose ファイルの作成
docker-compose.yaml という名前のファイルを作成します:
$ nano docker-compose.yaml
以下の設定を貼り付けます:
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://${DOMAIN}
- USE_X_FORWARDED_HOST=true
- SECURE_PROXY_SSL_HEADER=HTTP_X_FORWARDED_PROTO,https
volumes:
- ./data:/label-studio/data
labels:
- "traefik.enable=true"
- "traefik.http.routers.labelstudio.rule=Host(`${DOMAIN}`)"
- "traefik.http.routers.labelstudio.entrypoints=websecure"
- "traefik.http.routers.labelstudio.tls.certresolver=letsencrypt"
- "traefik.http.services.labelstudio.loadbalancer.server.port=8080"
restart: unless-stopped
- 権限の設定と開始
dataフォルダを作成します:
$ mkdir data $ sudo chown :0 data
サービスを実行します:
$ docker compose up -d
- セットアップの確認
コンテナが実行されているか確認します:
$ docker compose ps
https://labelstudio.example.com にアクセスしてください。サインアップして管理者アカウントを作成します。
プロジェクトの次のステップ:
- アクティブラーニングのために、PyTorchなどのMLバックエンドを接続する。
- 特定のロールを持つチームメンバーを招待する。
- JSON、CSV、YOLOなどの形式でデータをエクスポートする。
ソース: https://dev.to/vultr/deploying-label-studio-open-source-data-labeling-platform-on-ubuntu-2404-5bd0
オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi