Label Studio

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Eslogan:La plataforma de código abierto para etiquetado de datos, evaluación de IA y flujos human-in-the-loop.

Actualizado:-

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Conjuntos de Datos de IA Herramientas para desarrolladores de IA Reconocimiento y Análisis de Imágenes Agente de IA Extracción de documentos con IA Conversión de Voz a Texto con IA Código abierto Gratis Freemium API disponible Autohospedado En la nube Colaboración en equipo Aplicación web

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¿Qué es Label Studio?

Label Studio es una plataforma open source de etiquetado y anotación multimodal. Admite visión por computadora, NLP, IA documental, transcripción de audio, series temporales y evaluación LLM, incluidos trazas de agentes, RLHF y QA RAG. API, SDK de Python y webhooks conectan proyectos a tu pipeline ML para pre-etiquetado, aprendizaje activo y evaluación de modelos.

Cómo usar Label Studio?

Instala con pip (pip install -U label-studio), ejecuta label-studio y abre la app en http://localhost:8080. Regístrate, crea un proyecto, importa datos, elige una plantilla de etiquetado, personaliza etiquetas y comienza a anotar.

Label Studio Características principales

Interfaces programables

Diseños y plantillas personalizados se adaptan a tus datos, tareas y criterios de evaluación.

Integrado en tu pipeline ML / IA

API, SDK de Python y webhooks para crear proyectos, transmitir predicciones y activar entrenamiento, aprendizaje activo y flujos de evaluación en tiempo real.

Conecta cualquier dato y modelo

Sincroniza datos desde cualquier almacenamiento y conecta modelos para etiquetado asistido por IA, benchmarking y evaluación continua.

Evaluación LLM y agentes

Conecta herramientas de observabilidad para revisión human-in-the-loop, recopila preferencias RLHF, crea benchmarks personalizados y evalúa recuperación RAG y respuestas generadas.

Etiquetado multimodal

Imágenes, texto, audio, video, series temporales y tareas multimodales: clasificación, detección, segmentación, NER, transcripción y diálogo.

Label Studio Casos de uso

Revisión human-in-the-loop de trazas de agentes y salidas LLM

Anotación de visión por computadora para detección de objetos y segmentación semántica

OCR documental y reconocimiento de entidades nombradas para proyectos NLP

Transcripción de audio y diarización de hablantes a escala

Recopilación de preferencias RLHF y evaluación benchmark LLM

Label Studio Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los requisitos del sistema para Label Studio?

Label Studio funciona en Linux, Windows o macOS con Python 3.8 o superior. Para producción se recomiendan 16 GB RAM, 50 GB de disco y PostgreSQL 13+ o SQLite 3.35+. Puerto predeterminado 8080.

¿Cómo instalo Label Studio?

Ejecuta pip install label-studio en un entorno virtual Python y luego inicia el servidor con label-studio. También hay documentación para Docker, Homebrew e instalación desde código fuente.

¿Qué tipos de datos puedo etiquetar?

Imagen, texto, audio, video, HTML, series temporales, multimodal y trazas de agentes, con plantillas para clasificación, detección, segmentación, NER, transcripción y evaluación LLM.

Label Studio Antecedentes del producto y enlaces oficiales

Label Studio Correo electrónico de soporte, contacto de atención al cliente, contacto para reembolsos, etc.

Para más contacto, visita la página sobre nosotros(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Información de la empresa

Label Studio Nombre de la empresa: HumanSignal

Label Studio Tipo de desarrollador: company

Más sobre Label Studio, Visita la página sobre nosotros(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Precios

Label Studio Enlace de precios: https://humansignal.com/pricing

Precios y planes de Label Studio

Community Edition

Gratis

Despliegue open source on-premise
Plataforma de etiquetado multimodal
Interfaz de etiquetado configurable
Plantillas para tipos de datos comunes
API, SDK y webhooks
Soporte comunitario Slack y GitHub

Suscribirse y actualizar ahora

Starter Cloud

Periódico

$99 /mes

Servicio totalmente alojado
Hasta 12 usuarios
$49 al mes por cada usuario adicional
Control de acceso basado en roles
Flujos de calidad y distribución automática de tareas
Portal de soporte dedicado

Suscribirse y actualizar ahora

Enterprise

contact

Contactar ventas

Nube u on-premise conforme SOC2 y HIPAA
SSO con SAML o LDAP
Interfaces programables e integrables
LLM-as-a-judge, auto-etiquetado y etiquetado masivo
SLA de máxima prioridad
Disponible en AWS Marketplace

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Etiquetas de Label Studio

Código abierto Gratis Freemium API disponible Autohospedado En la nube Colaboración en equipo Aplicación web

Profesiones más adecuadas para Label Studio

Desarrolladores de Software Científicos de Datos Gerentes de Producto Gestores de Proyectos y Programas

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¿Qué es Label Studio?

Cómo usar Label Studio?

Label Studio Características principales

Interfaces programables

Diseños y plantillas personalizados se adaptan a tus datos, tareas y criterios de evaluación.

Integrado en tu pipeline ML / IA

API, SDK de Python y webhooks para crear proyectos, transmitir predicciones y activar entrenamiento, aprendizaje activo y flujos de evaluación en tiempo real.

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Sincroniza datos desde cualquier almacenamiento y conecta modelos para etiquetado asistido por IA, benchmarking y evaluación continua.

Evaluación LLM y agentes

Conecta herramientas de observabilidad para revisión human-in-the-loop, recopila preferencias RLHF, crea benchmarks personalizados y evalúa recuperación RAG y respuestas generadas.

Etiquetado multimodal

Imágenes, texto, audio, video, series temporales y tareas multimodales: clasificación, detección, segmentación, NER, transcripción y diálogo.

Label Studio Casos de uso

Revisión human-in-the-loop de trazas de agentes y salidas LLM

Anotación de visión por computadora para detección de objetos y segmentación semántica

OCR documental y reconocimiento de entidades nombradas para proyectos NLP

Transcripción de audio y diarización de hablantes a escala

Recopilación de preferencias RLHF y evaluación benchmark LLM

Label Studio Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los requisitos del sistema para Label Studio?

Label Studio funciona en Linux, Windows o macOS con Python 3.8 o superior. Para producción se recomiendan 16 GB RAM, 50 GB de disco y PostgreSQL 13+ o SQLite 3.35+. Puerto predeterminado 8080.

¿Cómo instalo Label Studio?

Ejecuta pip install label-studio en un entorno virtual Python y luego inicia el servidor con label-studio. También hay documentación para Docker, Homebrew e instalación desde código fuente.

¿Qué tipos de datos puedo etiquetar?

Imagen, texto, audio, video, HTML, series temporales, multimodal y trazas de agentes, con plantillas para clasificación, detección, segmentación, NER, transcripción y evaluación LLM.