Shaun ZhouandClaude Opus 5
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current.pt 指向最新一次训练的结果（后端与 push_predictions 都读它）， best.pt 指向历史上 mAP50 最高的那版，留作回退与对照。 数据集每次重训都在变，这个比较只是粗略参考而非严格的同条件对比，所以只用来 维护 best.pt 这个指针，不拦截 current.pt 的切换。 用服务器上三次真实训练验证过：首次建立、更好时更新、更差时保持不变。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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# Label Studio ML Backend：用训练好的 YOLO 做预标注
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把 `runs/detect/<name>/weights/best.pt` 接进 Label Studio，打开任务时自动给出框，
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人工只需修正而不是从零画。标注攒够数量还能自动触发重训，形成"边标边训"的闭环。
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## 为什么要单独的虚拟环境
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`label-studio-ml` 会把 jinja2 降到 3.0.3、带进 Flask 1.1.2，而 label-studio 1.23 需要
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jinja2 3.1。装进主环境会直接弄坏 Label Studio。它本来就是个独立服务，单独建环境最省事。
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另外 **PyPI 上的 `label-studio-ml` 是 2023 年的 1.0.9，不要用**，要装 GitHub 上的现行版本
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（本文档基于 2.0.1.dev0 验证）。
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```bash
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uv venv .venv-ml --python 3.12
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# --no-deps 装本体：它把 label-studio-sdk pin 到了 GitHub 某个提交，
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# 那个仓库大、容易传输中断（服务器上实测失败过），依赖全部走 PyPI 更稳
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VIRTUAL_ENV=.venv-ml uv pip install --no-deps \
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"label-studio-ml @ git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.git"
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VIRTUAL_ENV=.venv-ml uv pip install \
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"flask>2.3" "colorama~=0.4" "requests~=2.31" "semver~=3.0.2" \
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"label-studio-sdk>=2.1" ultralytics
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```
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## 启动
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```bash
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bash scripts/start_ml_backend.sh
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```
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脚本会停掉旧进程、带齐环境变量重启，并打印权重、日志位置与网页端要填的 URL。
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所有参数都能用环境变量覆盖，例如 `YOLO_WEIGHTS=... bash scripts/start_ml_backend.sh`。
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它内部用 `python _wsgi.py` 而不是 `label-studio-ml start .`：后者用 PATH 上的 python
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起子进程，在独立环境里会 `ModuleNotFoundError`。
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`LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT` 必须和启动 Label Studio 时的值一致——任务里的图片是
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`/data/local-files/?d=...`，后端要靠它把 URL 还原成磁盘路径。图片若来自上传或云存储，
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则改为设置 `LABEL_STUDIO_URL` 与 `LABEL_STUDIO_API_KEY`，后端会自行下载。
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健康检查：
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```bash
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curl http://localhost:9090/health
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# {"model_class":"FilmDefectDetector","status":"UP"}
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```
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## 接入项目
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Label Studio 里：Settings → **Model** → Connect Model，URL 填 `http://localhost:9090`。
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- 勾选 **Interactive preannotations** 后，打开任务就会实时调用模型；
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- 也可以在 Data Manager 里选中若干任务 → Actions → **Retrieve Predictions** 批量拉取。
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**类别名必须和 labeling config 里的 `<Label value="...">` 完全一致。** 后端用的是权重里的
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`model.names`（也就是训练时 `data.yaml` 的 names），对不上的话 Label Studio 会拒绝这条预测。
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我们的模型是 9 类：black、blackdot、grease、mosquito、normal、obstacle、ripple、uneven、wrinkle。
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## 环境变量
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| 变量 | 默认 | 说明 |
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| `YOLO_WEIGHTS` | `yolo26n.pt` | 权重路径。版本号里带它的修改时间，换权重后 Label Studio 能区分新旧预测 |
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| `YOLO_CONF` | `0.25` | 置信度阈值。预标注可以调低些，宁可多给几个框让人删 |
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| `YOLO_IMGSZ` | `640` | 推理尺寸，与训练保持一致 |
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| `YOLO_DEVICE` | `cuda` | `cuda` / `cpu` / `mps` |
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| `YOLO_BATCH` | `16` | 一次推理几张。Retrieve Predictions 会一次发来上千个任务，不分批会撑爆显存 |
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| `YOLO_TILE_SIZE` | `160` | 模型输入边长。按它切片推理再拼回，全程不缩放；0 = 整图推理（会 letterbox） |
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| `YOLO_TILE_OVERLAP` | `32` | 切片重叠像素。大于缺陷尺寸时，总有一片能完整看到它 |
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| `RETRAIN_AFTER` | `0` | 累计多少条新标注触发重训，0 = 不触发 |
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| `RETRAIN_COMMAND` | 空 | 触发时执行的命令 |
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## 边标边训
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**在 Label Studio 里点 Settings → Model → Start Training**，后端收到 `START_TRAINING`
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事件，起一个子进程跑 `scripts/retrain_from_label_studio.sh`，立刻返回——训练要几十分钟，
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绝不能在这个请求里同步做，否则会把 Label Studio 卡住。
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触发规则：
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- **Start Training 按钮无条件触发**，不看攒了多少条；
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- 新增标注累计到 `RETRAIN_AFTER` 也会自动触发（默认 0 = 只手动）。只数
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`ANNOTATION_CREATED`，`UPDATED` / `DELETED` 是对已有标注的修改，不该把阈值顶到；
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- 已有重训在跑时重复点击会被忽略，不会叠起多个训练。
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重训脚本做五件事：导出标注 → `build_yolo_dataset.py` 装配 → `tile_dataset.py` 切成固定
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边长的片 → `detect.py` 训练 → 更新软链接并重启本服务。
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两个软链接：**`current.pt`** 指向最新一次训练的结果（本服务与 `push_predictions.py` 都读它），
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**`best.pt`** 指向历史上 mAP50 最高的那版，留作回退与对照。换模型不用改任何脚本。
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**权重只在进程启动时加载一次**，这也是重训末尾要重启服务的原因。
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训练进度看 `$RETRAIN_LOG`（默认 `/tmp/retrain.log`）；Label Studio 网页端不显示训练进度。
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## 已验证的行为
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本地用 COCO 预训练权重实测过：
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- `/health` 返回 UP；
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- `/predict` 用 Label Studio 的真实请求体（tasks + label_config + params）调用，
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`bus.jpg` 返回 10 个框，坐标换算正确（百分比、`original_width/height` 与原图一致）；
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- 图片无检出时返回一条空 `result` 的预测，表示"这张图没问题"；
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- `/webhook` 连发 3 条 `ANNOTATION_CREATED`，在第 3 条触发 `RETRAIN_COMMAND` 并把计数清零。
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转换逻辑的单元测试在 `tests/test_ml_backend_convert.py`，跑在主环境里
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（`convert.py` 刻意不 import `label_studio_ml`，就是为了能这样测）。
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