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Prodigy 는 기계 학습 모델, 오류 분석, 데이터 검사 및 정리을 위한 트레이닝 및 평가 데이터를 생성하기 위한 주석 툴입니다. W&B Tables 를 사용하면 W&B 내에서 데이터셋 (및 더 많은 것!) 을 기록, 시각화, 분석 및 공유할 수 있습니다. Prodigy 와의 W&B 통합 은 Prodigy 로 주석이 달린 데이터셋을 Tables 에서 사용할 수 있도록 W&B 에 직접 업로드하는 간단하고 사용하기 쉬운 기능을 추가합니다. 다음과 같은 몇 줄의 코드를 실행합니다. 
import wandb
from wandb.integration.prodigy import upload_dataset

with wandb.init(project="prodigy"):
    upload_dataset("news_headlines_ner")
다음과 같은 시각적이고, 상호 작용적이며, 공유 가능한 테이블을 얻으세요.

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퀵스타트

wandb.integration.prodigy.upload_dataset 을 사용하여 주석이 달린 Prodigy 데이터셋을 로컬 Prodigy 데이터베이스에서 W&B 의 Table 형식으로 직접 업로드합니다. 설치 및 설정을 포함한 Prodigy 에 대한 자세한 내용은 Prodigy documentation 을 참조하십시오. W&B 는 이미지 및 명명된 엔티티 필드를 wandb.Image 및 wandb.Html 로 자동 변환하려고 시도합니다. 이러한 시각화를 포함하기 위해 결과 테이블에 추가 열이 추가될 수 있습니다.

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자세한 예제 읽어보기

W&B Prodigy integration 으로 생성된 시각화 예제는 Visualizing Prodigy Datasets Using W&B Tables 을 살펴보세요.

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spaCy 도 사용하고 있나요?

W&B 는 spaCy 와도 통합되어 있습니다. 여기에서 문서 를 참조하세요.