《Annotator Store 使用指南:从安装到入门》
2025-01-02 02:14:42作者:房伟宁
在当今信息化时代,数据标注与存储成为了数据处理的重要环节。Annotator Store 作为一款强大的后端存储解决方案,能够帮助我们高效地管理标注数据。本文将详细介绍如何安装与使用 Annotator Store,帮助您快速上手。
安装前准备
在开始安装 Annotator Store 之前,我们需要确保系统和硬件环境满足要求,并且安装必要的依赖项。
系统和硬件要求
- 操作系统:支持最新的 Windows、macOS 和 Linux 系统。
- 硬件:建议使用具备中等配置的计算机,以保障软件运行流畅。
必备软件和依赖项
- Python:版本 2.6 或以上,或者 Python 3.3 或以上。
- ElasticSearch:版本 1.0.0 或以上。
- pip 和 virtualenv:用于管理和创建 Python 虚拟环境。
安装步骤
接下来,我们将一步一步地安装 Annotator Store。
下载开源项目资源
首先,从以下地址克隆或下载 Annotator Store 的代码:
https://github.com/openannotation/annotator-store.git
安装过程详解
-
在项目目录下创建 Python 虚拟环境:
virtualenv pyenv -
激活虚拟环境:
source pyenv/bin/activate -
安装依赖项:
pip install -e .[flask] -
复制配置文件:
cp annotator.cfg.example annotator.cfg -
运行项目:
python run.py
运行成功后,您应该能在控制台看到类似以下信息:
* Running on http://127.0.0.1:5000/
* Restarting with reloader...
常见问题及解决
- 如果在安装过程中遇到权限问题,请确保您有足够的权限操作文件系统。
- 如果出现依赖项冲突,请尝试更新或重新安装相关依赖项。
基本使用方法
安装完成后,让我们来了解如何使用 Annotator Store。
加载开源项目
确保 Annotator Store 正在运行,然后在浏览器中访问:
http://127.0.0.1:5000/
简单示例演示
您可以通过发送 HTTP 请求到 /api 路由来与 Annotator Store 交互。具体的请求方法和参数,请参考官方文档。
参数设置说明
您可以在 annotator.cfg 文件中自定义 Annotator Store 的配置,如服务器地址、端口等。
结论
通过本文,您应该已经掌握了 Annotator Store 的安装与基本使用方法。接下来,您可以进一步探索其高级功能,并应用于实际项目。更多学习资源,请参考官方文档。
希望这篇文章能帮助您顺利上手 Annotator Store,祝您学习愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878