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Prodigy는 머신러닝 모델의 학습 및 평가 데이터 생성, 오류 분석, 데이터 검사 및 정제를 위한 어노테이션 도구입니다. W&B Tables를 사용하면 데이터셋(및 그 이상!)을 W&B 내에서 로깅하고, 시각화하고, 분석하고, 공유할 수 있습니다. Prodigy용 W&B 통합은 Prodigy로 어노테이션한 데이터셋을 Tables에서 사용하기 위해 W&B로 직접 업로드할 수 있는 간단하고 사용하기 쉬운 기능을 제공합니다. 다음과 같이 몇 줄의 코드를 실행하세요: 
import wandb
from wandb.integration.prodigy import upload_dataset

with wandb.init(project="prodigy"):
    upload_dataset("news_headlines_ner")
그리고 다음과 같은 시각적이고 대화형이며 공유 가능한 테이블을 얻을 수 있습니다:
Prodigy annotation table

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빠른 시작

wandb.integration.prodigy.upload_dataset를 사용하여 로컬 Prodigy 데이터베이스에 있는 주석이 달린 Prodigy 데이터셋을 W&B의 Table 형식으로 직접 업로드할 수 있습니다. Prodigy의 설치 및 설정을 포함한 자세한 내용은 Prodigy 문서를 참고하세요. W&B는 이미지 및 개체명(엔터티) 필드를 각각 wandb.Image 및 wandb.Html로 자동으로 변환하려고 시도합니다. 이러한 시각화를 포함하기 위해 결과 테이블에 추가 열이 추가될 수 있습니다.

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자세한 예제 살펴보기

W&B Prodigy 통합으로 생성된 예제 시각화를 보려면 Visualizing Prodigy Datasets Using W&B Tables 보고서를 확인하세요.

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spaCy도 함께 사용하나요?

W&B는 spaCy와의 통합도 제공합니다. 관련 문서를 참고하세요.