? 本地部署 Prodigy AI 2025：多模态标注工作流自定义与实时协作全攻略
? 环境准备与安装
要在本地部署 Prodigy AI 2025，先得看看自己的电脑是否满足条件。官方推荐的最低配置是：CPU 得是 4 核以上，内存至少 16GB，硬盘空间要预留 50GB 以上，操作系统可以选择 Windows 10/11、macOS 12 + 或者 Linux 系统。要是你打算处理像视频、3D 模型这类大型多模态数据，那最好把配置升级一下，比如用 8 核 CPU、32GB 内存，再配上 SSD 硬盘，这样能让处理速度更快。
安装过程其实挺简单的。你可以先从官网（prodi.gy）下载最新的安装包。下载好后，打开命令行工具，在 Windows 系统下输入
pip install prodigy-2025.whl，在 macOS 或 Linux 系统下输入sudo pip3 install prodigy-2025.whl，然后按照提示一步步操作就行。安装完成后，你可以在命令行里输入prodigy --version，如果显示出 2025.0.1 之类的版本号，那就说明安装成功啦。? 多模态标注工作流自定义
Prodigy AI 2025 支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的标注，你可以根据自己的需求来创建自定义工作流。比如，你想同时标注一段视频里的人物动作和对应的语音内容，就可以在配置文件里设置好相关参数。
你可以先打开 Prodigy 的配置文件
prodigi.cfg，在里面添加以下内容：python
[annotation]
types = ["text", "image", "audio", "video"]
labels = ["人物", "动作", "语音"]
这样就设置好了标注的类型和标签。接下来，你可以通过 Python 脚本来加载数据。比如，加载一个视频文件和对应的音频文件：
python
import prodigy
from prodigy.components.loaders import VideoLoader, AudioLoader
video_loader = VideoLoader("videos/video.mp4")
audio_loader = AudioLoader("audios/audio.wav")
prodigy.serve(
"video-audio-annotation",
video_loader + audio_loader,
config={
"types": ["text", "image", "audio", "video"],
"labels": ["人物", "动作", "语音"]
}
)
然后在浏览器里访问
http://localhost:8080，就可以开始标注啦。? 实时协作功能设置
Prodigy AI 2025 的实时协作功能非常强大，能让多个团队成员同时进行标注工作，还能实时看到彼此的标注结果。你只需要在配置文件里开启协作功能就行。
在
prodigi.cfg文件里添加以下内容：python
[collaboration]
enabled = true
max_users =
这样就开启了协作功能，最多可以支持 10 个用户同时在线。团队成员可以通过分享链接的方式加入协作项目。比如，你生成一个链接
http://localhost:8080/collaborate?project=video-annotation，然后把这个链接分享给其他成员，他们点击链接就能加入项目了。在协作过程中，成员之间可以通过聊天功能进行交流。你可以在标注界面的右下角看到聊天窗口，输入消息后点击发送，其他成员就能实时收到啦。
? 冲突解决与版本控制
在多人协作标注的过程中，难免会出现标注冲突的情况。Prodigy AI 2025 提供了自动冲突检测和解决机制。当多个成员对同一段数据进行标注时，系统会自动检测到冲突，并提示成员进行协商解决。
比如，成员 A 标注了视频里的一个人物为 “张三”，成员 B 标注为 “李四”，系统就会弹出提示：“检测到标注冲突，请协商解决。” 这时候，成员 A 和成员 B 可以通过聊天窗口进行沟通，确定正确的标注结果。
Prodigy AI 2025 还支持版本控制功能，你可以随时查看历史标注记录，回滚到之前的版本。在标注界面的右上角，有一个版本控制按钮，点击后可以查看所有历史版本，选择需要回滚的版本即可。
? 数据管理与导出
标注完成后，你可以对数据进行管理和导出。Prodigy AI 2025 支持多种数据格式，如 JSON、CSV、Excel 等。你可以在标注界面的左上角找到导出按钮，选择需要导出的数据格式和范围，然后点击导出即可。
比如，你想导出所有标注为 “人物” 的数据，就可以在导出设置里选择 “人物” 标签，然后点击导出，系统就会将所有符合条件的数据导出为你选择的格式。
你还可以对数据进行统计分析，查看标注的准确率、完成进度等信息。在标注界面的右下角，有一个统计按钮，点击后可以查看各种统计图表，帮助你更好地了解标注工作的进展情况。
?️ 常见问题解决
在使用 Prodigy AI 2025 的过程中，可能会遇到一些常见问题。比如，安装过程中出现错误、实时协作功能无法正常使用等。下面为你介绍一些常见问题的解决方法。
如果安装过程中出现错误，你可以先检查网络连接是否正常，然后重新下载安装包进行安装。如果还是出现错误，可以查看错误日志文件，根据日志信息进行排查。
如果实时协作功能无法正常使用，你可以先检查网络连接是否正常，然后查看配置文件中的协作设置是否正确。如果还是无法解决，可以联系 Prodigy AI 的技术支持团队。
? 进阶技巧与最佳实践
为了提高标注效率和质量，你可以学习一些进阶技巧和最佳实践。比如，使用快捷键进行快速标注、设置标注规则等。
Prodigy AI 2025 支持多种快捷键，如
Ctrl+S保存标注结果、Ctrl+Z撤销上一步操作等。你可以在标注界面的帮助文档中查看所有快捷键的列表。你还可以设置标注规则，比如限制标注的范围、设置标注的优先级等。在配置文件中添加以下内容：
python
[rules]
max_annotations_per_user =
priority = ["人物", "动作", "语音"]
这样就设置了每个用户最多可以标注 5 条数据，并且标注的优先级为 “人物”>“动作”>“语音”。
? 数据安全与隐私保护
Prodigy AI 2025 非常重视数据安全和隐私保护。它采用了加密传输和存储技术，确保你的数据在传输和存储过程中不会被泄露。同时，它还支持权限管理功能，你可以为不同的用户设置不同的访问权限。
在配置文件中添加以下内容：
python
[security]
encryption = true
permissions = {
"admin": ["read", "write", "delete"],
"user": ["read", "write"]
}
这样就开启了数据加密功能，并为管理员用户设置了 “read”、“write”、“delete” 权限，为普通用户设置了 “read”、“write” 权限。
? 总结
Prodigy AI 2025 是一款功能强大的多模态标注工具，它支持本地部署、实时协作、多模态标注工作流自定义等多种功能。通过本文的介绍，你应该已经掌握了 Prodigy AI 2025 的基本使用方法和一些进阶技巧。希望你能利用 Prodigy AI 2025 提高标注效率和质量，为你的项目带来更好的效果。
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