《Annotator Store 使用指南:从安装到入门》
2025-01-02 11:14:33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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
275
暂无简介
Dart
696
164
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869