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# Prodigy

> W&B を Prodigy と統合する方法。

[Prodigy](https://prodi.gy/) は、機械学習 モデル のトレーニングおよび評価用の データ 作成、エラー 分析 、データの検査とクリーニングのためのアノテーション ツール です。[W\&B Tables](/models/tables/tables-walkthrough/) を使用すると、W\&B 内で Datasets の ログ 記録、可視化 、分析 、共有などを行うことができます。

[W\&B と Prodigy のインテグレーション](https://github.com/wandb/wandb/blob/master/wandb/integration/prodigy/prodigy.py) を使用すると、Prodigy でアノテーションした データセット を W\&B に直接アップロードして Tables で利用するための、シンプルで使いやすい機能が追加されます。

次のような数行の コード を実行するだけで：

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

# "prodigy" という名前のプロジェクトで run を初期化
with wandb.init(project="prodigy"):
    # Prodigy のデータセット "news_headlines_ner" をアップロード
    upload_dataset("news_headlines_ner")
```

次のような、視覚的でインタラクティブな共有可能な テーブル を作成できます：

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/IRi-6mj09rKBO-jh/images/integrations/prodigy_interactive_visual.png?fit=max&auto=format&n=IRi-6mj09rKBO-jh&q=85&s=d6ab6d54e171c00398944718690426c1" alt="Prodigy annotation table" width="1353" height="675" data-path="images/integrations/prodigy_interactive_visual.png" />
</Frame>

## クイックスタート

`wandb.integration.prodigy.upload_dataset` を使用して、アノテーション済みの Prodigy データセットをローカルの Prodigy データベースから W\&B の [Table](/models/ref/python/data-types/table) 形式で直接アップロードします。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。

W\&B は、画像や名前付きエンティティ（NER）フィールドを、それぞれ [`wandb.Image`](/models/ref/python/data-types/image) と [`wandb.Html`](/models/ref/python/data-types/html) に自動的に変換しようと試みます。これらの 可視化 を含めるために、生成される テーブル に追加の列が加わることがあります。

## 詳細な例を確認する

W\&B と Prodigy の インテグレーション によって生成された 可視化 の例については、[Visualizing Prodigy Datasets Using W\&B Tables](https://wandb.ai/kshen/prodigy/reports/Visualizing-Prodigy-Datasets-Using-W-B-Tables--Vmlldzo5NDE2MTc) をご覧ください。

## spaCy もお使いですか？

W\&B は spaCy との インテグレーション も提供しています。 [ドキュメントはこちら](/models/integrations/spacy) をご覧ください。