Label Studio

Active

Slogan:Platform open source untuk pelabelan data, evaluasi AI, dan alur kerja human-in-the-loop.

Diperbarui:-

Media Sosial:

Dataset AI Alat Pengembang AI Pengenalan & Analisis Gambar Agen AI Ekstraksi Dokumen AI Ucapan-ke-Teks AI Sumber terbuka Gratis Freemium API tersedia Dihosting sendiri Berbasis cloud Kolaborasi tim Aplikasi web

Buka Situs Web

Kunjungi Situs Web

Apa itu Label Studio?

Label Studio adalah platform open source untuk pelabelan dan anotasi multimodal. Mendukung computer vision, NLP, document AI, transkripsi audio, time series, dan evaluasi LLM termasuk jejak agen, RLHF, dan QA RAG. API, Python SDK, dan webhook menghubungkan proyek ke pipeline ML untuk pre-labeling, active learning, dan evaluasi model.

Cara menggunakan Label Studio?

Instal dengan pip (pip install -U label-studio), jalankan label-studio dan buka aplikasi di http://localhost:8080. Daftar, buat proyek, impor data, pilih template pelabelan, sesuaikan label, dan mulai anotasi.

Label Studio Fitur Utama

Antarmuka yang dapat diprogram

Tata letak dan template kustom menyesuaikan data, tugas, dan kriteria evaluasi Anda.

Terintegrasi dengan pipeline ML / AI

API, Python SDK, dan webhook untuk membuat proyek, streaming prediksi, dan memicu pelatihan, active learning, serta alur evaluasi secara real-time.

Hubungkan data dan model apa pun

Sinkronkan data dari penyimpanan mana pun dan hubungkan model untuk pelabelan berbantuan AI, benchmarking, dan evaluasi model berkelanjutan.

Evaluasi LLM dan agen

Hubungkan alat observabilitas untuk tinjauan human-in-the-loop, kumpulkan preferensi RLHF, buat benchmark kustom, dan evaluasi retrieval RAG serta jawaban yang dihasilkan.

Pelabelan multimodal

Gambar, teks, audio, video, time series, dan tugas multimodal: klasifikasi, deteksi objek, segmentasi, NER, transkripsi, dan pemrosesan dialog.

Label Studio Kasus Penggunaan

Tinjauan human-in-the-loop jejak agen dan output LLM

Anotasi computer vision untuk deteksi objek dan segmentasi semantik

OCR dokumen dan named entity recognition untuk proyek NLP

Transkripsi audio dan diarization pembicara skala besar

Pengumpulan preferensi RLHF dan evaluasi benchmark LLM

Label Studio Pertanyaan yang sering diajukan

Apa persyaratan sistem untuk Label Studio?

Label Studio berjalan di Linux, Windows, atau macOS dengan Python 3.8 atau lebih baru. Untuk produksi: 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ atau SQLite 3.35+ direkomendasikan. Port default 8080.

Bagaimana cara menginstal Label Studio?

Jalankan pip install label-studio di lingkungan virtual Python, lalu mulai server dengan label-studio. Docker, Homebrew, dan instalasi dari sumber juga didokumentasikan.

Tipe data apa yang bisa saya labeli?

Gambar, teks, audio, video, HTML, time series, multimodal, dan jejak agen, dengan template untuk klasifikasi, deteksi, segmentasi, NER, transkripsi, dan evaluasi LLM.

Label Studio Latar Belakang Produk & Tautan Resmi

Label Studio Email Dukungan & Kontak layanan pelanggan & Kontak Pengembalian Dana dll.

Untuk Kontak selengkapnya, kunjungi halaman tentang kami(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Info Perusahaan

Label Studio Nama perusahaan: HumanSignal

Label Studio Jenis Pengembang: company

Lebih lanjut tentang Label Studio, Silakan kunjungi halaman tentang kami(https://labelstud.io/docs)

Harga & Paket Label Studio

Community Edition

Gratis

Deployment open source on-premise
Platform pelabelan multimodal
Antarmuka pelabelan yang dapat dikonfigurasi
Template untuk tipe data umum
API, SDK, dan webhook
Dukungan komunitas Slack dan GitHub

Berlangganan & tingkatkan sekarang

Starter Cloud

Berulang

$99 /bulan

Layanan hosting penuh
Hingga 12 pengguna
$49 per bulan untuk setiap pengguna tambahan
Kontrol akses berbasis peran
Alur kualitas dan distribusi tugas otomatis
Portal dukungan khusus

Berlangganan & tingkatkan sekarang

Enterprise

contact

Hubungi penjualan

Cloud atau on-premise sesuai SOC2 dan HIPAA
SSO dengan SAML atau LDAP
Antarmuka yang dapat diprogram dan disematkan
LLM-as-a-judge, auto-labeling, dan pelabelan massal
SLA prioritas tertinggi
Tersedia di AWS Marketplace

Berlangganan & tingkatkan sekarang

Tag Label Studio

Sumber terbuka Gratis Freemium API tersedia Dihosting sendiri Berbasis cloud Kolaborasi tim Aplikasi web

Pekerjaan Paling Cocok untuk Label Studio

Pengembang Perangkat Lunak Ilmuwan Data Manajer Produk Manajer Proyek & Program

Label Studio

Active

Slogan:Platform open source untuk pelabelan data, evaluasi AI, dan alur kerja human-in-the-loop.

Diperbarui:-

Media Sosial:

Buka Situs Web

Kunjungi Situs Web

Apa itu Label Studio?

Cara menggunakan Label Studio?

Label Studio Fitur Utama

Antarmuka yang dapat diprogram

Tata letak dan template kustom menyesuaikan data, tugas, dan kriteria evaluasi Anda.

Terintegrasi dengan pipeline ML / AI

API, Python SDK, dan webhook untuk membuat proyek, streaming prediksi, dan memicu pelatihan, active learning, serta alur evaluasi secara real-time.

Hubungkan data dan model apa pun

Sinkronkan data dari penyimpanan mana pun dan hubungkan model untuk pelabelan berbantuan AI, benchmarking, dan evaluasi model berkelanjutan.

Evaluasi LLM dan agen

Hubungkan alat observabilitas untuk tinjauan human-in-the-loop, kumpulkan preferensi RLHF, buat benchmark kustom, dan evaluasi retrieval RAG serta jawaban yang dihasilkan.

Pelabelan multimodal

Gambar, teks, audio, video, time series, dan tugas multimodal: klasifikasi, deteksi objek, segmentasi, NER, transkripsi, dan pemrosesan dialog.

Label Studio Kasus Penggunaan

Tinjauan human-in-the-loop jejak agen dan output LLM

Anotasi computer vision untuk deteksi objek dan segmentasi semantik

OCR dokumen dan named entity recognition untuk proyek NLP

Transkripsi audio dan diarization pembicara skala besar

Pengumpulan preferensi RLHF dan evaluasi benchmark LLM

Label Studio Pertanyaan yang sering diajukan

Apa persyaratan sistem untuk Label Studio?

Label Studio berjalan di Linux, Windows, atau macOS dengan Python 3.8 atau lebih baru. Untuk produksi: 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ atau SQLite 3.35+ direkomendasikan. Port default 8080.

Bagaimana cara menginstal Label Studio?

Jalankan pip install label-studio di lingkungan virtual Python, lalu mulai server dengan label-studio. Docker, Homebrew, dan instalasi dari sumber juga didokumentasikan.

Tipe data apa yang bisa saya labeli?

Gambar, teks, audio, video, HTML, time series, multimodal, dan jejak agen, dengan template untuk klasifikasi, deteksi, segmentasi, NER, transkripsi, dan evaluasi LLM.