Label Studio

Active

Tagline:Den open source-platform til dataetikettering, AI-evaluering og human-in-the-loop-arbejdsgange.

Opdateret:-

Sociale medier:

AI-datasæt AI-udviklingsværktøjer Billedgenkendelse og -analyse AI Agent AI-dokumentudtrækning AI Tale-til-Tekst Open source Gratis Freemium API tilgængelig Selvhostet Skybaseret Teamsamarbejde Webapp

Åbn websted

Besøg websted

Hvad er Label Studio?

Label Studio er en open source-platform til multimodal dataetikettering og annotering. Den understøtter computervision, NLP, document AI, lydtransskription, tidsserier og LLM-evaluering inklusive agentspor, RLHF og RAG QA. API, Python SDK og webhooks forbinder projekter til din ML-pipeline til for-etikettering, aktiv læring og modellevaluering.

Brugsvejledning Label Studio?

Installer med pip (pip install -U label-studio), kør label-studio og åbn appen på http://localhost:8080. Tilmeld dig, opret et projekt, importer data, vælg en etiket-skabelon, tilpas etiketter og begynd at annotere.

Label Studio Kjernefunktioner

Programmerbare grænseflader

Tilpassede layouts og skabeloner tilpasses dine data, opgaver og evalueringskriterier.

Integreret i din ML-/AI-pipeline

API, Python SDK og webhooks til at oprette projekter, streame forudsigelser og udløse træning, aktiv læring og evalueringsarbejdsgange i realtid.

Forbind enhver data og modeller

Synkroniser data fra enhver lagring og forbind modeller til AI-assisteret etikettering, benchmarking og løbende modellevaluering.

LLM- og agent-evaluering

Forbind observability-værktøjer til human-in-the-loop-gennemgang, indsaml RLHF-præferencer, opret tilpassede benchmarks og evaluer RAG og genererede svar.

Multimodal etikettering

Billeder, tekst, lyd, video, tidsserier og multimodale opgaver: klassifikation, objektdetektion, segmentering, NER, transskription og dialog.

Label Studio Anvendelsesscenarier

Human-in-the-loop-gennemgang af agentspor og LLM-output

Computervision-annotering til objektdetektion og semantisk segmentering

Dokument-OCR og NER til NLP-projekter

Lydtransskription og talerdiarisering i stor skala

RLHF-præferenceindsamling og LLM-benchmarkevaluering

Label Studio Ofte stillede spørgsmål

Hvad er systemkravene til Label Studio?

Label Studio kører på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. Til produktion anbefales 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hvordan installerer jeg Label Studio?

Kør pip install label-studio i et Python-virtualenv og start serveren med label-studio. Docker, Homebrew og kildekodeinstallation er også dokumenteret.

Hvilke datatyper kan jeg etikettere?

Billede, tekst, lyd, video, HTML, tidsserier, multimodalt og agentspor, med skabeloner til klassifikation, detektion, segmentering, NER, transskription og LLM-evaluering.

Label Studio Produktbaggrund & officielle links

Label Studio Support-e-mail & kundeservicekontakt & refunderingskontakt osv.

Mere kontakt, besøg Om os side(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Virksomhedsinfo

Label Studio Virksomhedsnavn: HumanSignal

Label Studio Udviklertype: company

Mere om Label Studio, Besøg venligst Om os side(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Priser & planer

Community Edition

Gratis

Open source on-premise-udrulning
Multimodal etiketteringsplatform
Konfigurerbar etiketteringsgrænseflade
Skabeloner til almindelige datatyper
API, SDK og webhooks
Community Slack- og GitHub-support

Abonner & opgrader nu

Starter Cloud

Tilbagevendende

$99 /måned

Fuldt hostet tjeneste
Op til 12 brugere
$49 pr. måned pr. ekstra bruger
Rollebaseret adgangskontrol
Kvalitetsarbejdsgange og automatisk opgavefordeling
Dedikeret supportportal

Abonner & opgrader nu

Enterprise

contact

Kontakt salg

SOC2- og HIPAA-kompatibel cloud eller on-premise
SSO med SAML eller LDAP
Programmerbare og indlejrede grænseflader
LLM-as-a-judge, auto-etikettering og bulk-etikettering
Højeste prioritet SLA
Tilgængelig på AWS Marketplace

Abonner & opgrader nu

Label Studio Tags

Open source Gratis Freemium API tilgængelig Selvhostet Skybaseret Teamsamarbejde Webapp

Mest velegnede erhverv til Label Studio

Softwareudviklere Dataforskere Produktchefer Projekt- og programledere

Label Studio

Active

Tagline:Den open source-platform til dataetikettering, AI-evaluering og human-in-the-loop-arbejdsgange.

Opdateret:-

Sociale medier:

Åbn websted

Besøg websted

Hvad er Label Studio?

Brugsvejledning Label Studio?

Label Studio Kjernefunktioner

Programmerbare grænseflader

Tilpassede layouts og skabeloner tilpasses dine data, opgaver og evalueringskriterier.

Integreret i din ML-/AI-pipeline

API, Python SDK og webhooks til at oprette projekter, streame forudsigelser og udløse træning, aktiv læring og evalueringsarbejdsgange i realtid.

Forbind enhver data og modeller

Synkroniser data fra enhver lagring og forbind modeller til AI-assisteret etikettering, benchmarking og løbende modellevaluering.

LLM- og agent-evaluering

Forbind observability-værktøjer til human-in-the-loop-gennemgang, indsaml RLHF-præferencer, opret tilpassede benchmarks og evaluer RAG og genererede svar.

Multimodal etikettering

Billeder, tekst, lyd, video, tidsserier og multimodale opgaver: klassifikation, objektdetektion, segmentering, NER, transskription og dialog.

Label Studio Anvendelsesscenarier

Human-in-the-loop-gennemgang af agentspor og LLM-output

Computervision-annotering til objektdetektion og semantisk segmentering

Dokument-OCR og NER til NLP-projekter

Lydtransskription og talerdiarisering i stor skala

RLHF-præferenceindsamling og LLM-benchmarkevaluering

Label Studio Ofte stillede spørgsmål

Hvad er systemkravene til Label Studio?

Label Studio kører på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. Til produktion anbefales 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hvordan installerer jeg Label Studio?

Kør pip install label-studio i et Python-virtualenv og start serveren med label-studio. Docker, Homebrew og kildekodeinstallation er også dokumenteret.

Hvilke datatyper kan jeg etikettere?

Billede, tekst, lyd, video, HTML, tidsserier, multimodalt og agentspor, med skabeloner til klassifikation, detektion, segmentering, NER, transskription og LLM-evaluering.