Kili Python SDK 使用教程

Kili Python SDK 使用教程

kili-python-sdk Simplest and fastest image and text annotation tool. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/kili-python-sdk

1. 项目介绍

Kili Python SDK 是 Kili 平台的 Python 客户端，它允许用户查询和操作 Kili 平台中的主要实体，如项目、资源、标签和 API 密钥等。Kili 平台致力于通过高质量训练数据的创建，推动机器学习的数据中心化方法。它提供了协作数据标注工具和 API，使用户能够快速迭代可靠的数据集构建和模型训练过程。

2. 项目快速启动

首先，确保你的 Python 环境版本不低于 3.8。接着，创建并复制一个 Kili API 密钥，并将其添加到你的环境变量中。

export KILI_API_KEY='<你的 API 密钥>'

安装 Kili 客户端：

pip install kili

初始化 Kili 客户端：

from kili.client import Kili
kili = Kili(api_key='<你的 API 密钥>')

现在你可以使用 Kili 客户端了！

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 Kili Python SDK 的一些典型应用案例：

创建标注项目

json_interface = {
    "jobs": {
        "CLASSIFICATION_JOB": {
            "mlTask": "CLASSIFICATION",
            "content": {
                "categories": {
                    "RED": {"name": "Red"},
                    "BLACK": {"name": "Black"},
                    "WHITE": {"name": "White"},
                    "GREY": {"name": "Grey"}
                },
                "input": "radio"
            },
            "instruction": "Color"
        }
    }
}

project_id = kili.create_project(
    title="Color classification",
    description="Project description",
    input_type="IMAGE",
    json_interface=json_interface
)['id']

导入数据以进行标注

assets = [
    {"externalId": "example 1", "content": "https://example.com/image1.jpg"},
    {"externalId": "example 2", "content": "https://example.com/image2.jpg"},
    # 添加更多资源...
]

external_id_array = [a.get("externalId") for a in assets]
content_array = [a.get("content") for a in assets]

kili.append_many_to_dataset(
    project_id=project_id,
    content_array=content_array,
    external_id_array=external_id_array,
)

导入预测结果

prediction_examples = [
    {"external_id": "example 1", "json_response": {"CLASSIFICATION_JOB": {"categories": [{"name": "GREY", "confidence": 46}]}}},
    {"external_id": "example 2", "json_response": {"CLASSIFICATION_JOB": {"categories": [{"name": "WHITE", "confidence": 89}]}}},
    # 添加更多预测...
]

kili.create_predictions(
    project_id=project_id,
    external_id_array=[p["external_id"] for p in prediction_examples],
    json_response_array=[p["json_response"] for p in prediction_examples],
    model_name="My SOTA model"
)

导出标签

kili.export_labels("your_project_id", "export.zip", "yolo_v4")

4. 典型生态项目

Kili Python SDK 可以应用于多种生态项目，例如图像分类、对象检测、视频分类等。通过社区的力量，已经有许多成功的案例可以供开发者学习和参考，从而在自己的项目中实现高效的数据标注和模型训练。

kili-python-sdk Simplest and fastest image and text annotation tool. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/kili-python-sdk