на JS такое быстро пишется, а вот готового именно такого я не видел: все аннотаторы требуют определённых классов, а вот если произвольные тексты, то не умеют.

принял, спасибо
одним js тут не отделаешься - персистентное хранилище еще потребуется

да, конечно. на js проще всего использовать mongodb для этого.

в общем, первую версию для внутреннего употребления вам фронтендщик за день наверное сделает.

ну да, там ничего военного

еще хотел бы больше теоретический вопрос задать. я тренирую сейчас модель на синтетических данных. собрал релевантных моей задаче бэкграунды, примерно подобрал шрифты, поставил рандом и сгенерил 2кк изображений.
нейронка уже на 600 эпохе из 20к train loss показывает меньше единицы, то есть, если я верно понимаю, переобучилась.
в итоге синтетические данные распознает очень хорошо, но как только подашь что-то из реального мира - сразу выдает какую-то чушь.
верно ли я понимаю причинно-следственную связь и как принято с такими проблемами бороться?

по-моему, можно примерно так.
сначала создать собственный класс "датасет", унаследовав его от torch.utils.data.Dataset. у этого класса должны быть определены методы __getitem__ и __len__ .
__getitem__ на вход принимает какое-то число и на выход отдаёт объект из датасета, соответствующий этому числу (например, если прилетело число 10, то отдаётся десятый текст из датасета).
__len__ на вход ничего не принимает, а отдаёт общее число объектов в датасете.
потом надо создать объект этого класса  и засунуть в даталоадер. он автоматически будет формировать батчи.
мб, примерно так будет выглядеть:

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
   def __init__(self, input_ids, attention_mask)
      self.input_ids = input_ids
      self.attention_mask = attention_mask
   
   def __getitem__(self, key):
      return self.input_ids[key], self.attention_mask[key]

   def ___len___(self):
      return len(self.input_ids)

dataset = MyDataset(input_ids=token_ids, attention_masks=attention_masks)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)
for input_ids, attention_mask in dataloader:
   #и вот тут делаешь что тебе нужно

разницу в качестве train-test всегда называют переобучением, да, но причины могут быть разные.
- может быть вообще ошибка уровня "забыл отключить dropout/batchnorm" (перевести модель в eval-режим)
- может быть какая-то другая ошибка самого обучения или метрики.
- если ошибок нет, то если аугментации помогут лучше приблизиться к тестовому домену, начинай с них.
- иначе нужно предобучаться на train, а часть данных из *тестового домена разметить и использовать для точной настройки под домен.

аугментация в данном контексте что значит?

то есть обучаю до какого-то уровня модель на синтетических данных, потом уже можно на более мелком объеме дообучить на реальных примерах?

аугментации — модификации (тренировочных) изображений. ты используешь какие-то варианты, попробуй ещё
1) изменения цвета
2) добавление зернистости / клякс
3) ресайзинг
4) растяжения по сетке

а, понял, спасибо

Скорее всего модель выучивает специфичные особенности сгенерированных данных.
Как выше Юрий написал, добавьте аугментации.
В вашем случае скорее всего хорошо зайдут размытие, наложение шумов, изменение цвета.

Можно взять LIME и посмотреть какие части изображения наиболее информативны для вашей переобученной модели. Возможно натолкнет на мысль, какие еще аугментации добавить.

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
   def __init__(self, input_ids, attention_mask)
      self.input_ids = input_ids
      self.attention_mask = attention_mask
   
   def __getitem__(self, key):
      return self.input_ids[key], self.attention_mask[key]

   def ___len___(self):
      return len(self.input_ids)

dataset = MyDataset(input_ids=token_ids, attention_masks=attention_masks)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)
for input_ids, attention_mask in dataloader:
   #и вот тут делаешь что тебе нужно

Спасибо Вадим, буду разбираться!

спасибо, посмотрю. размытия, наклоны, изменение цвета текста и фона есть

ещё знаешь чё, attention_mask лучше прямо в дата лоадере вычислять, а не подаватть снаружи

да. если аугментации не помогают — то тебе придётся так делать.

отличный план

Тогда его(dataloader) тоже нужно переписать самому? Или можно добавить функцию в Dataset getitem -> return inputs, get_mask()