CVHub520/X-AnyLabeling-Server

X‑AnyLabeling‑Server – 簡介

X‑AnyLabeling‑Server 是一個輕量級、可擴充的服務框架，讓您可以在 X‑AnyLabeling 桌面標註工具背後執行 AI 模型。它專注於服務端：啟動伺服器、處理請求、排程資源、日誌記錄、身分驗證等，同時將實際的模型程式碼保持分離。簡而言之，它將模型轉變為一個生產就緒的 API，讓標註 UI 可以呼叫它來進行自動標註。

主要功能（如 README 中所述）

功能	對使用者的意義
解耦設計	伺服器管理生命週期與資源；您不必為了符合框架而修改模型程式碼。
可插拔架構	可以透過加入一個小型外掛（例如 Python 類別）來新增模型，而無需更動核心伺服器程式碼。
生產就緒	內建結構化日誌記錄、錯誤處理、並行限制與安全/身分驗證，開箱即用。
彈性設定	所有設定（連接埠、模型路徑、硬體資源等）都放在一個設定檔中，並具有合理的預設值，使其能輕鬆適應不同的部署環境（Linux、Windows、macOS）。

運作方式（高階流程）

透過提供的 YAML/JSON 設定檔設定伺服器（請參閱設定指南）。
透過實作所需的介面來插入您的模型（請參閱自訂模型整合指南）。
啟動伺服器 – 它會啟動一個基於 FastAPI/Starlette 的 HTTP 服務（README 中提供了 OpenAPI schema 的連結）。
X‑AnyLabeling 桌面應用程式將推論請求（例如影像、視訊影格）傳送至伺服器的 API。
伺服器執行模型、傳回預測結果，並記錄該請求以供日後分析。

適用對象

資料標註團隊：需要將自動化標註（物件偵測、分割等）直接整合到他們的標註 UI 中。
ML 工程師：正在尋找一種快速的方法，將模型公開為 REST 服務，而無需編寫樣板伺服器程式碼。
研究人員：希望為自動標註流程的實驗提供一個可重現、可設定的推論服務。

入門指南

該儲存庫包含一個 docs 資料夾，其中提供了逐步指南：

安裝與設定
詳細的設定選項
如何新增自訂模型
API 參考（路由指南）與用於產生客戶端的 OpenAPI JSON 檔案。

社群與貢獻

本專案歡迎貢獻（請參閱 CONTRIBUTING.md）。贊助選項已列出（Ko‑fi、WeChat/Alipay）。並為學術用途提供了引用區塊。

總結

X‑AnyLabeling‑Server 是一個專注於生產導向的服務層，讓您能輕鬆地將 AI 推論模型附加到 X‑AnyLabeling 標註平台，在保持輕量級與可擴充性的同時，處理常見的伺服器問題。