Coovally CPU版：用AI模型微调技术革新数据标注方式

news2025/4/19 14:52:35

文章目录

前言
一、为什么选择Coovally CPU版？
- 1.微调模型更懂你的数据
- 2.省时省力的标注流程
- 3.零GPU门槛，适配性强
二、教程：如何用Coovally CPU版完成高效数据标注？
- 第一步：安装Coovally CPU版
- 第二步：加载数据集并进行初步设置
- 第三步：随机选择几组数据进行人工标注
- 第四步：微调模型
- 第五步：自动化完成剩余数据标注
三、标注时间对比：省时高效

前言

数据标注一直是AI项目开发中最耗时的环节。特别是目标检测和图像分割等任务中，大量的图片或视频帧标注工作不仅需要消耗大量的人力，更容易因类别定义不明确或数据分布不均而降低效率。为此，我们推出了Coovally CPU版，支持运行在普通X86架构的笔记本或PC上，无需昂贵的GPU设备即可完成高效标注。而其核心优势，便是通过微调模型，让标注效率和精准度实现飞跃！
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一、为什么选择Coovally CPU版？

1.微调模型更懂你的数据

使用开源预训练模型直接标注数据固然能节省时间，但面对类别定义不统一或场景特异性的问题，标注结果往往不够精准。Coovally通过随机选择数据样本进行人工标注，再利用这些样本微调模型，使其深度适配你的特定数据集，让模型标注的效果更贴合实际需求。

2.省时省力的标注流程

传统标注流程需要从头到尾手动完成，而通过微调后的模型进行自动化预标注，能够大幅减少标注工作量。实验表明，这种方法可以为数据标注节省至少60%的时间。

3.零GPU门槛，适配性强

Coovally CPU版专为普通笔记本和PC设计，无需额外硬件投资，任何开发者都能快速上手。

二、教程：如何用Coovally CPU版完成高效数据标注？

第一步：安装Coovally CPU版

为了便捷地部署Coovally CPU版并避免与用户现有文件系统产生冲突，我们推荐采用虚拟机的方式进行部署。具体步骤如下：
1.准备虚拟机环境：
下载并安装虚拟机工具，例如 VMWare 17.0.2版（推荐）或其他虚拟机软件。
2.创建Ubuntu系统：
在虚拟机中安装Ubuntu 20.04系统，确保虚拟机配置满足以下要求：
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3.安装Coovally CPU版：
o进入Ubuntu系统后，访问Coovally的百度网盘资源包，下载Coovally CPU版安装包。
o按照官方网站提供的安装手册，在Ubuntu系统中完成Coovally的安装和配置。

这样做的好处：

数据隔离：
数据标注过程与主机操作系统完全隔离，避免了与现有文件系统的冲突，同时提升了数据管理的便利性。
高灵活性：
通过虚拟机可以轻松管理标注环境，随时备份或迁移项目，降低了在主系统中直接操作的风险。

TIP：Coovally提供快捷安装方案—“懒人模式”
为简化安装流程，Coovally还提供了“快捷安装”模式：
用户可以直接下载我们提供的虚拟机镜像文件，在已安装的虚拟机中加载并启动这个镜像文件，即可直接进入预配置好的Ubuntu环境并立即使用Coovally CPU版。无需经历复杂的安装过程，非常适合新手用户或对环境配置不熟悉的开发者。在这里插入图片描述

可选直接安装：
如果用户已经安装了Ubuntu 20.04，也可以选择在现有系统中直接安装Coovally CPU版。具体操作请参考安装手册中的详细说明，确保依赖环境配置正确。

第二步：加载数据集并进行初步设置

1.打开Coovally，进入标注工具模块。
2.导入你的数据集（支持常见的图片或视频格式）。

第三步：随机选择几组数据进行人工标注

1.数据选择：
在Coovally中，随机选择几组具有代表性的数据进行人工标注。可以选择不同类别的图片，或者抽取不同时间段的视频帧，覆盖场景的多样性。
2.人工标注：
利用Coovally的标注界面，手动完成这些样本的标注工作，确保标注准确、细致。
3.发布已标注数据集：
把已标注完成的部分数据发布到数据集管理页面方便进行下一步的模型微调训练。