Shaun ZhouandClaude Opus 5
e61fd5887c
原先点 Label Studio 的 Start Training 只是把计数加一：START_TRAINING 和普通标注事件 走同一条阈值判断，没配 RETRAIN_COMMAND 时更是静默什么都不做。实际使用中用户点了按钮、 以为在训练，其实权重一直没变。 - Start Training 无条件触发重训；攒够 RETRAIN_AFTER 条新标注也自动触发。 - 只数 ANNOTATION_CREATED：UPDATED / DELETED 是对已有标注的修改，不该把阈值顶到。 - 已有重训在跑时重复点击被忽略，不叠加启动。 - 没配 RETRAIN_COMMAND 时打警告说明不会真的训练，并在返回值里说清楚。 - 子进程输出重定向到 RETRAIN_LOG（默认 /tmp/retrain.log），训练进度有地方看。 scripts/start_ml_backend.sh、scripts/retrain_from_label_studio.sh 放进仓库， 可从工作区直接启动。重训末尾把 runs/detect/current.pt 软链接指向新权重， 启动脚本默认读它，换模型不必改脚本。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
101 lines
4.9 KiB
Markdown
101 lines
4.9 KiB
Markdown
# Label Studio ML Backend：用训练好的 YOLO 做预标注
|
||
|
||
把 `runs/detect/<name>/weights/best.pt` 接进 Label Studio，打开任务时自动给出框，
|
||
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。
|
||
|
||
## 为什么要单独的虚拟环境
|
||
|
||
`label-studio-ml` 会把 jinja2 降到 3.0.3、带进 Flask 1.1.2，而 label-studio 1.23 需要
|
||
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。
|
||
|
||
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
|
||
（本文档基于 2.0.1.dev0 验证）。
|
||
|
||
```bash
|
||
uv venv .venv-ml --python 3.12
|
||
# --no-deps 装本体：它把 label-studio-sdk pin 到了 GitHub 某个提交，
|
||
# 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
|
||
VIRTUAL_ENV=.venv-ml uv pip install --no-deps \
|
||
"label-studio-ml @ git+https://github.com/HumanSignal/label-studio-ml-backend.git"
|
||
VIRTUAL_ENV=.venv-ml uv pip install \
|
||
"flask>2.3" "colorama~=0.4" "requests~=2.31" "semver~=3.0.2" \
|
||
"label-studio-sdk>=2.1" ultralytics
|
||
```
|
||
|
||
## 启动
|
||
|
||
```bash
|
||
bash scripts/start_ml_backend.sh
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
所有参数都能用环境变量覆盖，例如 `YOLO_WEIGHTS=... bash scripts/start_ml_backend.sh`。
|
||
|
||
它内部用 `python _wsgi.py` 而不是 `label-studio-ml start .`：后者用 PATH 上的 python
|
||
起子进程，在独立环境里会 `ModuleNotFoundError`。
|
||
|
||
`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
|
||
`/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，
|
||
则改为设置 `LABEL_STUDIO_URL` 与 `LABEL_STUDIO_API_KEY`，后端会自行下载。
|
||
|
||
健康检查：
|
||
|
||
```bash
|
||
curl http://localhost:9090/health
|
||
# {"model_class":"FilmDefectDetector","status":"UP"}
|
||
```
|
||
|
||
## 接入项目
|
||
|
||
Label Studio 里：Settings → **Model** → Connect Model，URL 填 `http://localhost:9090`。
|
||
|
||
- 勾选 **Interactive preannotations** 后，打开任务就会实时调用模型；
|
||
- 也可以在 Data Manager 里选中若干任务 → Actions → **Retrieve Predictions** 批量拉取。
|
||
|
||
**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
|
||
`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。
|
||
我们的模型是 9 类：black、blackdot、grease、mosquito、normal、obstacle、ripple、uneven、wrinkle。
|
||
|
||
## 环境变量
|
||
|
||
| 变量 | 默认 | 说明 |
|
||
| --- | --- | --- |
|
||
| `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 |
|
||
| `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 |
|
||
| `YOLO_IMGSZ` | `640` | 推理尺寸，与训练保持一致 |
|
||
| `YOLO_DEVICE` | `cuda` | `cuda` / `cpu` / `mps` |
|
||
| `RETRAIN_AFTER` | `0` | 累计多少条新标注触发重训，0 = 不触发 |
|
||
| `RETRAIN_COMMAND` | 空 | 触发时执行的命令 |
|
||
|
||
## 边标边训
|
||
|
||
**在 Label Studio 里点 Settings → Model → Start Training**，后端收到 `START_TRAINING`
|
||
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，
|
||
绝不能在这个请求里同步做，否则会把 Label Studio 卡住。
|
||
|
||
触发规则：
|
||
|
||
- **Start Training 按钮无条件触发**，不看攒了多少条；
|
||
- 新增标注累计到 `RETRAIN_AFTER` 也会自动触发（默认 0 = 只手动）。只数
|
||
`ANNOTATION_CREATED`，`UPDATED` / `DELETED` 是对已有标注的修改，不该把阈值顶到；
|
||
- 已有重训在跑时重复点击会被忽略，不会叠起多个训练。
|
||
|
||
重训脚本做四件事：导出标注 → `build_yolo_dataset.py` 装配 → `detect.py` 训练 →
|
||
把 `runs/detect/current.pt` 软链接指向新权重并重启本服务。启动脚本默认读这个软链接，
|
||
所以换模型不用改任何脚本。**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。
|
||
|
||
训练进度看 `$RETRAIN_LOG`（默认 `/tmp/retrain.log`）；Label Studio 网页端不显示训练进度。
|
||
|
||
## 已验证的行为
|
||
|
||
本地用 COCO 预训练权重实测过：
|
||
|
||
- `/health` 返回 UP；
|
||
- `/predict` 用 Label Studio 的真实请求体（tasks + label_config + params）调用，
|
||
`bus.jpg` 返回 10 个框，坐标换算正确（百分比、`original_width/height` 与原图一致）；
|
||
- 图片无检出时返回一条空 `result` 的预测，表示"这张图没问题"；
|
||
- `/webhook` 连发 3 条 `ANNOTATION_CREATED`，在第 3 条触发 `RETRAIN_COMMAND` 并把计数清零。
|
||
|
||
转换逻辑的单元测试在 `tests/test_ml_backend_convert.py`，跑在主环境里
|
||
（`convert.py` 刻意不 import `label_studio_ml`，就是为了能这样测）。
|