Label Studio

Active

Iskulause:Avoimen lähdekoodin alusta datalabelöintiin, AI-arviointiin ja human-in-the-loop-työnkulkuihin.

Päivitetty:-

Sosiaalinen media:

AI-tietoaineistot tekoälyn kehittäjätyökalut Kuvantunnistus ja -analyysi tekoälyagentti AI-asiakirjojen poiminta AI Puhe-tekstiksi Avoin lähdekoodi Ilmainen Freemium API saatavilla Itsehostattu Pilvipohjainen Tiimiyhteistyö Web-sovellus

Avaa verkkosivusto

Vieraile verkkosivustolla

Mikä on Label Studio?

Label Studio on avoimen lähdekoodin multimodaalinen datalabelöinti- ja annotointialusta. Se tukee konenäköä, NLP:ää, document AI:ta, äänen litterointia, aikasarjoja ja LLM-arviointia mukaan lukien agenttijäljet, RLHF ja RAG QA. API, Python SDK ja webhookit yhdistävät projektit ML-putkeesi esilabelöintiin, aktiiviseen oppimiseen ja mallien arviointiin.

Käyttöohjeet Label Studio?

Asenna pipillä (pip install -U label-studio), aja label-studio ja avaa sovellus osoitteessa http://localhost:8080. Rekisteröidy, luo projekti, tuo data, valitse labelointimalli, mukauta tunnisteita ja aloita annotointi.

Label Studio Ydintoiminnot

Ohjelmoitavat käyttöliittymät

Mukautetut asettelut ja mallit sopivat dataasi, tehtäviisi ja arviointikriteereihisi.

Integroitu ML-/AI-putkeesi

API, Python SDK ja webhookit projektien luontiin, ennusteiden striimaukseen sekä koulutuksen, aktiivisen oppimisen ja arviointityönkulkujen käynnistämiseen reaaliajassa.

Yhdistä mikä tahansa data ja mallit

Synkronoi data mistä tahansa tallennuksesta ja yhdistä malleja AI-avusteiseen labelöintiin, benchmarkkaukseen ja jatkuvaan mallien arviointiin.

LLM- ja agenttiarviointi

Yhdistä observability-työkalut human-in-the-loop-tarkastukseen, kerää RLHF-mieltymyksiä, luo mukautettuja benchmarkeja ja arvioi RAG-hakua ja generoituja vastauksia.

Multimodaalinen labelöinti

Kuvat, teksti, ääni, video, aikasarjat ja multimodaaliset tehtävät: luokittelu, objektintunnistus, segmentointi, NER, litterointi ja dialogi.

Label Studio Käyttötapaukset

Human-in-the-loop-tarkastus agenttijäljistä ja LLM-tulosteista

Konenäköannotointi objektintunnistukseen ja semanttiseen segmentointiin

Asiakirja-OCR ja NER NLP-projekteihin

Äänen litterointi ja puhujien erottelu laajassa mittakaavassa

RLHF-mieltymysten keruu ja LLM-benchmark-arviointi

Label Studio Usein kysytyt kysymykset

Mitkä ovat Label Studion järjestelmävaatimukset?

Label Studio toimii Linuxilla, Windowsilla tai macOS:llä Python 3.8+:lla. Tuotantoon suositellaan 16 Gt RAM, 50 Gt levyä, PostgreSQL 13+ tai SQLite 3.35+. Oletusportti 8080.

Miten asennan Label Studion?

Aja pip install label-studio Python-virtualenvissä ja käynnistä palvelin label-studio-komennolla. Docker, Homebrew ja lähdekoodiasennus on myös dokumentoitu.

Mitä datatyyppejä voin labelöidä?

Kuva, teksti, ääni, video, HTML, aikasarja, multimodaalinen ja agenttijäljet, malleilla luokitteluun, tunnistukseen, segmentointiin, NER:ään, litterointiin ja LLM-arviointiin.

Label Studio Tuotteen tausta & viralliset linkit

Label Studio Tukisähköposti & asiakaspalveluyhteys & hyvitysyhteys jne.

Lisää yhteystietoja, käy sivulla tietoa meistä -sivu(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Yrityksen tiedot

Label Studio Yrityksen nimi: HumanSignal

Label Studio Kehittäjän tyyppi: company

Lisää aiheesta Label Studio, Vieraile sivulla tietoa meistä -sivu(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Hinnoittelu

Label Studio Hinnoittelulinkki: https://humansignal.com/pricing

Label Studio Hinnoittelu & tilausvaihtoehdot

Community Edition

Ilmainen

Avoimen lähdekoodin on-premise-käyttöönotto
Multimodaalinen labelöintialusta
Konfiguroitava labelöintikäyttöliittymä
Mallit yleisille datatyypeille
API, SDK ja webhookit
Yhteisön Slack- ja GitHub-tuki

Tilaa & päivitä nyt

Starter Cloud

Toistuva

$99 /kk

Täysin hostattu palvelu
Enintään 12 käyttäjää
$49 kuukaudessa per lisäkäyttäjä
Roolipohjainen pääsynhallinta
Laatutyönkulut ja automaattinen tehtävien jako
Omistettu tukipalveluportaali

Tilaa & päivitä nyt

Enterprise

contact

Ota yhteyttä myyntiin

SOC2- ja HIPAA-yhteensopiva pilvi tai on-premise
SSO SAML:llä tai LDAP:lla
Ohjelmoitavat ja upotettavat käyttöliittymät
LLM-as-a-judge, automaattinen ja massalabelöinti
Korkein prioriteetti SLA
Saatavilla AWS Marketplacessa

Tilaa & päivitä nyt

Label Studio Tunnisteet

Avoin lähdekoodi Ilmainen Freemium API saatavilla Itsehostattu Pilvipohjainen Tiimiyhteistyö Web-sovellus

Parhaiten soveltuvat ammatit tuotteelle Label Studio

Ohjelmistokehittäjät Tietotieteilijät Tuotepäälliköt Projektien ja ohjelmien johtajat

Label Studio

Active

Iskulause:Avoimen lähdekoodin alusta datalabelöintiin, AI-arviointiin ja human-in-the-loop-työnkulkuihin.

Päivitetty:-

Sosiaalinen media:

Avaa verkkosivusto

Vieraile verkkosivustolla

Mikä on Label Studio?

Käyttöohjeet Label Studio?

Label Studio Ydintoiminnot

Ohjelmoitavat käyttöliittymät

Mukautetut asettelut ja mallit sopivat dataasi, tehtäviisi ja arviointikriteereihisi.

Integroitu ML-/AI-putkeesi

API, Python SDK ja webhookit projektien luontiin, ennusteiden striimaukseen sekä koulutuksen, aktiivisen oppimisen ja arviointityönkulkujen käynnistämiseen reaaliajassa.

Yhdistä mikä tahansa data ja mallit

Synkronoi data mistä tahansa tallennuksesta ja yhdistä malleja AI-avusteiseen labelöintiin, benchmarkkaukseen ja jatkuvaan mallien arviointiin.

LLM- ja agenttiarviointi

Yhdistä observability-työkalut human-in-the-loop-tarkastukseen, kerää RLHF-mieltymyksiä, luo mukautettuja benchmarkeja ja arvioi RAG-hakua ja generoituja vastauksia.

Multimodaalinen labelöinti

Kuvat, teksti, ääni, video, aikasarjat ja multimodaaliset tehtävät: luokittelu, objektintunnistus, segmentointi, NER, litterointi ja dialogi.

Label Studio Käyttötapaukset

Human-in-the-loop-tarkastus agenttijäljistä ja LLM-tulosteista

Konenäköannotointi objektintunnistukseen ja semanttiseen segmentointiin

Asiakirja-OCR ja NER NLP-projekteihin

Äänen litterointi ja puhujien erottelu laajassa mittakaavassa

RLHF-mieltymysten keruu ja LLM-benchmark-arviointi

Label Studio Usein kysytyt kysymykset

Mitkä ovat Label Studion järjestelmävaatimukset?

Label Studio toimii Linuxilla, Windowsilla tai macOS:llä Python 3.8+:lla. Tuotantoon suositellaan 16 Gt RAM, 50 Gt levyä, PostgreSQL 13+ tai SQLite 3.35+. Oletusportti 8080.

Miten asennan Label Studion?

Aja pip install label-studio Python-virtualenvissä ja käynnistä palvelin label-studio-komennolla. Docker, Homebrew ja lähdekoodiasennus on myös dokumentoitu.

Mitä datatyyppejä voin labelöidä?

Kuva, teksti, ääni, video, HTML, aikasarja, multimodaalinen ja agenttijäljet, malleilla luokitteluun, tunnistukseen, segmentointiin, NER:ään, litterointiin ja LLM-arviointiin.