Label Studio

Active

Slogan:Die Open-Source-Plattform für Datenlabeling, KI-Evaluation und Human-in-the-Loop-Workflows.

Aktualisiert:-

Soziale Medien:

KI-Datensätze KI-Entwicklertools Bilderkennung und -analyse KI-Agent KI-Dokumentenextraktion KI-Spracherkennung Open Source Kostenlos Freemium API verfügbar Self-Hosting Cloud-basiert Team-Zusammenarbeit Web-App

Website öffnen

Website besuchen

Was ist Label Studio?

Label Studio ist eine Open-Source-Plattform für multimodales Datenlabeling und Annotation. Sie unterstützt Computer Vision, NLP, Document AI, Audiotranskription, Zeitreihen und LLM-Evaluation inklusive Agent-Traces, RLHF und RAG-QA. API, Python SDK und Webhooks verbinden Projekte mit Ihrer ML-Pipeline für Pre-Labeling, Active Learning und Modellbewertung.

Verwendung Label Studio?

Mit pip installieren (pip install -U label-studio), dann label-studio ausführen und die App unter http://localhost:8080 öffnen. Registrieren, Projekt erstellen, Daten importieren, Labeling-Vorlage wählen, Labels anpassen und mit der Annotation beginnen.

Label Studio Kernfunktionen

Programmierbare Oberflächen

Individuelle Layouts und Vorlagen passen sich Ihren Daten, Aufgaben und Bewertungskriterien an.

Integriert in Ihre ML-/KI-Pipeline

API, Python SDK und Webhooks zum Erstellen von Projekten, Streamen von Vorhersagen und Auslösen von Training, Active Learning und Evaluations-Workflows in Echtzeit.

Beliebige Daten und Modelle verbinden

Daten aus jedem Speicher synchronisieren und Modelle anbinden für KI-gestütztes Labeling, Benchmarking und kontinuierliche Modellbewertung.

LLM- und Agenten-Evaluation

Observability-Tools für Human-in-the-Loop-Reviews, RLHF-Präferenzen sammeln, eigene Benchmarks erstellen und RAG-Retrieval sowie generierte Antworten bewerten.

Multimodales Labeling

Bilder, Text, Audio, Video, Zeitreihen und multimodale Aufgaben inklusive Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, NER, Transkription und Dialogverarbeitung.

Label Studio Anwendungsfälle

Human-in-the-Loop-Review von Agent-Traces und LLM-Ausgaben

Computer-Vision-Annotation für Objekterkennung und semantische Segmentierung

Dokument-OCR und Named-Entity-Recognition für NLP-Projekte

Audiotranskription und Sprecherdiarisierung im großen Maßstab

RLHF-Präferenzerfassung und LLM-Benchmark-Evaluation

Label Studio Häufig gestellte Fragen

Welche Systemanforderungen gelten für Label Studio?

Label Studio läuft unter Linux, Windows oder macOS mit Python 3.8 oder höher. Für Produktion werden 16 GB RAM, 50 GB Speicher und PostgreSQL 13+ oder SQLite 3.35+ empfohlen. Standardmäßig wird Port 8080 verwendet.

Wie installiere ich Label Studio?

Führen Sie pip install label-studio in einer Python-Virtualenv aus und starten Sie den Server mit label-studio. Docker-, Homebrew- und Quellcode-Installationen sind ebenfalls dokumentiert.

Welche Datentypen kann ich mit Label Studio labeln?

Bild, Text, Audio, Video, HTML, Zeitreihen, multimodal und Agent-Traces mit Vorlagen für Klassifikation, Erkennung, Segmentierung, NER, Transkription und LLM-Evaluation.

Label Studio Produkthintergrund & offizielle Links

Label Studio Support-E-Mail & Kundenservice-Kontakt & Rückerstattungskontakt usw.

Mehr Kontakt finden Sie auf der Über uns Seite(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Unternehmensinfo

Label Studio Firmenname: HumanSignal

Label Studio Entwicklertyp: company

Mehr über Label Studio, Bitte besuchen Sie die Über uns Seite(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Preise & Tarife

Community Edition

Kostenlos

Open-Source-On-Premises-Bereitstellung
Multimodale Labeling-Plattform
Konfigurierbare Labeling-Oberfläche
Vorlagen für gängige Datentypen
API, SDK und Webhooks
Community-Slack und GitHub-Support

Jetzt abonnieren & upgraden

Starter Cloud

Wiederkehrend

$99 /Monat

Vollständig gehosteter Service
Bis zu 12 Benutzer
$49 pro Monat für jeden zusätzlichen Benutzer
Rollenbasierte Zugriffskontrolle
Qualitäts-Workflows und automatische Aufgabenverteilung
Dediziertes Support-Portal

Jetzt abonnieren & upgraden

Enterprise

contact

Vertrieb kontaktieren

SOC2- und HIPAA-konforme Cloud oder On-Premises
Single Sign-On mit SAML oder LDAP
Programmierbare und einbettbare Oberflächen
LLM-as-a-Judge, Auto-Labeling und Bulk-Labeling
Höchste Priorität bei SLAs
Verfügbar im AWS Marketplace

Jetzt abonnieren & upgraden

Label Studio Tags

Open Source Kostenlos Freemium API verfügbar Self-Hosting Cloud-basiert Team-Zusammenarbeit Web-App

Bestgeeignete Berufe für Label Studio

Softwareentwickler Datenwissenschaftler Produktmanager Projekt- und Programmmanager

Label Studio

Active

Slogan:Die Open-Source-Plattform für Datenlabeling, KI-Evaluation und Human-in-the-Loop-Workflows.

Aktualisiert:-

Soziale Medien:

Website öffnen

Website besuchen

Was ist Label Studio?

Verwendung Label Studio?

Label Studio Kernfunktionen

Programmierbare Oberflächen

Individuelle Layouts und Vorlagen passen sich Ihren Daten, Aufgaben und Bewertungskriterien an.

Integriert in Ihre ML-/KI-Pipeline

API, Python SDK und Webhooks zum Erstellen von Projekten, Streamen von Vorhersagen und Auslösen von Training, Active Learning und Evaluations-Workflows in Echtzeit.

Beliebige Daten und Modelle verbinden

Daten aus jedem Speicher synchronisieren und Modelle anbinden für KI-gestütztes Labeling, Benchmarking und kontinuierliche Modellbewertung.

LLM- und Agenten-Evaluation

Observability-Tools für Human-in-the-Loop-Reviews, RLHF-Präferenzen sammeln, eigene Benchmarks erstellen und RAG-Retrieval sowie generierte Antworten bewerten.

Multimodales Labeling

Bilder, Text, Audio, Video, Zeitreihen und multimodale Aufgaben inklusive Klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung, NER, Transkription und Dialogverarbeitung.

Label Studio Anwendungsfälle

Human-in-the-Loop-Review von Agent-Traces und LLM-Ausgaben

Computer-Vision-Annotation für Objekterkennung und semantische Segmentierung

Dokument-OCR und Named-Entity-Recognition für NLP-Projekte

Audiotranskription und Sprecherdiarisierung im großen Maßstab

RLHF-Präferenzerfassung und LLM-Benchmark-Evaluation

Label Studio Häufig gestellte Fragen

Welche Systemanforderungen gelten für Label Studio?

Wie installiere ich Label Studio?

Führen Sie pip install label-studio in einer Python-Virtualenv aus und starten Sie den Server mit label-studio. Docker-, Homebrew- und Quellcode-Installationen sind ebenfalls dokumentiert.

Welche Datentypen kann ich mit Label Studio labeln?

Bild, Text, Audio, Video, HTML, Zeitreihen, multimodal und Agent-Traces mit Vorlagen für Klassifikation, Erkennung, Segmentierung, NER, Transkription und LLM-Evaluation.