Ở đây, chúng ta viết ML backend bằng python và scikit-learn framework
1. Chọn ngôn ngữ lập trình và ML framework: có thể chọn sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình và scikit-learning làm ML framework.
2. Xác định định dạng input và output: giả sử chúng ta muốn phát triển một mô hình phân loại văn bản. Định dạng input của bạn có thể là tệp văn bản hoặc tập hợp dữ liệu văn bản ở định dạng cụ thể và định dạng output của bạn có thể là tập hợp nhãn hoặc phân loại cho từng mục văn bản.
3. Xác định quy trình training4. Triển khai backend API : chúng ta sẽ cần triển khai backend API bằng web framework như Flask hoặc Django. API có thể bao gồm các điểm cuối để tải dữ liệu lên, bắt đầu và dừng train cũng như truy xuất dự đoán.
5. Tích hợp với Label Studio: định cấu hình Label Studio để sử dụng chương trình backend của mình làm ML provider. Điều này sẽ liên quan đến việc chỉ định URL điểm cuối và bất kỳ thông tin đăng nhập xác thực nào mà chương trình backend yêu cầu.
Sau khi chương trình backend được tích hợp với Label Studio, người dùng có thể sử dụng chương trình này để thực hiện các tác vụ phân loại văn bản bằng cách tải lên dữ liệu văn bản của họ và chọn các nhãn thích hợp. Sau đó, chương trình backend sẽ train mô hình máy học và trả về các nhãn được dự đoán cho từng mục văn bản.
Ở đây, chúng ta viết ML backend bằng python và scikit-learn framework 1. Chọn ngôn ngữ lập trình và ML framework: có thể chọn sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình và scikit-learning làm ML framework. 2. Xác định định dạng input và output: giả sử chúng ta muốn phát triển một mô hình phân loại văn bản. Định dạng input của bạn có thể là tệp văn bản hoặc tập hợp dữ liệu văn bản ở định dạng cụ thể và định dạng output của bạn có thể là tập hợp nhãn hoặc phân loại cho từng mục văn bản. 3. Xác định quy trình training 4. Triển khai backend API : chúng ta sẽ cần triển khai backend API bằng web framework như Flask hoặc Django. API có thể bao gồm các điểm cuối để tải dữ liệu lên, bắt đầu và dừng train cũng như truy xuất dự đoán. 5. Tích hợp với Label Studio: định cấu hình Label Studio để sử dụng chương trình backend của mình làm ML provider. Điều này sẽ liên quan đến việc chỉ định URL điểm cuối và bất kỳ thông tin đăng nhập xác thực nào mà chương trình backend yêu cầu. Sau khi chương trình backend được tích hợp với Label Studio, người dùng có thể sử dụng chương trình này để thực hiện các tác vụ phân loại văn bản bằng cách tải lên dữ liệu văn bản của họ và chọn các nhãn thích hợp. Sau đó, chương trình backend sẽ train mô hình máy học và trả về các nhãn được dự đoán cho từng mục văn bản.