
本文介绍了基于Qwen3.5-9B模型与OpenClaw工具的半自动图像标注流程。首先利用Qwen3.5-9B生成预标注建议标签,人工快速复核关键样本,并通过OpenClaw实现批量校验、格式转换及争议样本仲裁。环境部署方面,在MacBook Pro(M1 Pro芯片)上通过Homebrew安装Node.js、FFmpeg、Python等依赖,配置Qwen3.5-9B-AWQ量化模型以降低显存占用,并启动vLLM服务提供API支持。预标注阶段采用标准化Prompt模板,提升标注效率与一致性。
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2026-04-04











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