【label studio 升级记录】

label studio 从1.8.1 升级到1.11.0 过程记录

# 当前(2024-02)最新版是1.11.0 
pip install -U label-studio

启动后遇到问题1:

django.core.management.base.CommandError: Conflicting migrations
detected; multiple leaf nodes in the migration graph:
(0002_alter_fileupload_file, 0002_auto_20210914_0020 in data_import).
To fix them run ‘python manage.py makemigrations --merge’ Sentry is
attempting to send 2 pending error messages

解决方法:
python /ai/share_data/xxx/env/conda_109/lib/python3.9/site-packages/label_studio/manage.py makemigrations --merge

输入y确认

### Label Studio 是什么 Label Studio是一款强大的数据标注工具,旨在简化并加速机器学习项目的训练数据准备过程[^2]。 ### 概述 这款软件提供了版本控制功能,能够记录每次标注的变化情况,方便用户随时回溯历史操作以及对比不同版本间的差异。此外,该平台还特别强调了多人协作的重要性,允许多位成员在同一时间共同参与同一个项目的工作流程之中。 ### 功能特性 #### 多样化的应用场景 - **自然语言处理**:适用于文本分类、情感分析、命名实体识别等多种任务; - **计算机视觉**:可以完成图像分类、目标检测、语义分割等工作; - **语音识别**:实现从音频到文字的转换; - **推荐系统优化**:通过对用户行为数据打标签来改进个性化建议的质量; #### 用户体验优势 - **易用性**:拥有直观简洁的操作界面设计,即使是没有编程背景的新手也能快速掌握基本技能; - **灵活性**:兼容各类不同的输入形式(图片、视频流、声音片段等),满足广泛领域内的特定需求; - **可定制程度高**:作为一个开源项目,开发人员可以根据实际情况自由调整内部逻辑结构或是添加额外的功能模块; - **高效的团队配合机制**:内置完善的权限管理系统和支持实时同步更新的任务分配体系,有助于提高整体工作效率; ### 使用教程 为了帮助初次接触此产品的朋友们更好地理解具体使用方法,在这里给出一份简单的入门指南: 1. 安装部署环境 首先确保本地已安装Python解释器及相关依赖库,接着通过pip命令下载最新版的应用程序包: ```bash pip install label-studio ``` 2. 启动服务端口 执行如下指令启动后台进程,默认监听8080号TCP连接请求: ```bash label-studio start my_project_name ``` 3. 访问前端页面 打开浏览器访问`http://localhost:8080`地址进入图形化管理面板登录账号密码后即可开始创建新的作业单据或者浏览已有资源列表。 4. 开始标注工作 按照界面上提示说明选取合适的模板样式定义好每条记录所对应的属性字段之后就可以正式着手开展具体的标记活动啦!
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