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> Prodigy と W&B を統合して、アノテーションワークフローをトラッキングし、トレーニングのメトリクスをログして、ラベル付きデータセットを管理します。

# Prodigy

[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習モデル向けのトレーニングデータや評価データの作成、エラー分析、およびデータの確認とクリーニングに使用するアノテーションツールです。[W\&B Tables](/ja/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W\&B 内でデータセット (そのほかも含む) をログし、可視化、分析、共有できます。

このガイドでは、[W\&B インテグレーション with Prodigy](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) の使い方を説明します。これを使用すると、Prodigy でアノテーション済みのデータセットを W\&B に直接アップロードし、インタラクティブな表として確認して共有できます。アノテーションの品質を確認したい場合、ラベル付きデータセットのバージョンを比較したい場合、または結果を共同作業者と共有したい場合に使用してください。

次のような数行のコードで:

```python theme={null}
import wandb
from wandb.integration.prodigy import upload_dataset

with wandb.init(project="prodigy"):
    upload_dataset("news_headlines_ner")
```

このような、視覚的でインタラクティブかつ共有可能な表を作成できます:

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/w-lBKSCruauC3-2f/images/integrations/prodigy_interactive_visual.png?fit=max&auto=format&n=w-lBKSCruauC3-2f&q=85&s=153726fee54b5807d1af13eda0277f78" alt="Prodigy アノテーション表" width="1353" height="675" data-path="images/integrations/prodigy_interactive_visual.png" />
</Frame>

<div id="quickstart">
  ## クイックスタート
</div>

`wandb.integration.prodigy.upload_dataset` を使用すると、ローカルの Prodigy データベースからアノテーション済みの Prodigy データセットを、W\&B の [表](/ja/models/ref/python/data-types/table) 形式で直接アップロードできます。インストールやセットアップを含む Prodigy の詳細については、[Prodigy documentation](https://prodi.gy/docs/)を参照してください。

データセットをアップロードすると、W\&B は画像フィールドと固有表現フィールドをそれぞれ自動的に [`wandb.Image`](/ja/models/ref/python/data-types/image) と [`wandb.Html`](/ja/models/ref/python/data-types/html) に変換するため、表内でインタラクティブな可視化として表示されます。W\&B は、これらの可視化を含めるため、生成される表に追加の列を加える場合があります。

<div id="read-through-a-detailed-example">
  ## 詳細な例を読む
</div>

インテグレーションで何が可能かを確認するには、W\&B Prodigy インテグレーションで生成された可視化の例が掲載された [W\&B Tables を使用した Prodigy Datasets の可視化](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) report を参照してください。