Label Studio

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Slogan:La piattaforma open source per etichettatura dati, valutazione AI e workflow human-in-the-loop.

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Set di Dati AI AI Developer Tools Riconoscimento e analisi delle immagini Agente AI Estrazione documenti con IA Riconoscimento Vocale AI Open source Gratis Freemium API disponibile Self-hosting Basato sul cloud Collaborazione di squadra Applicazione web

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Cos'è Label Studio?

Label Studio è una piattaforma open source per etichettatura e annotazione multimodale. Supporta computer vision, NLP, document AI, trascrizione audio, serie temporali e valutazione LLM, inclusi tracce di agenti, RLHF e QA RAG. API, Python SDK e webhook collegano i progetti alla pipeline ML per pre-etichettatura, active learning e valutazione dei modelli.

Come usare Label Studio?

Installa con pip (pip install -U label-studio), poi esegui label-studio per aprire l'app su http://localhost:8080. Registrati, crea un progetto, importa i dati, scegli un template di etichettatura, personalizza le etichette e inizia ad annotare.

Label Studio Caratteristiche principali

Interfacce programmabili

Layout e template personalizzati si adattano ai tuoi dati, compiti e criteri di valutazione.

Integrato nella pipeline ML / AI

API, Python SDK e webhook per creare progetti, trasmettere predizioni e attivare in tempo reale training, active learning e workflow di valutazione.

Connetti qualsiasi dato e modello

Sincronizza dati da qualsiasi storage e collega modelli per etichettatura assistita da AI, benchmarking e valutazione continua.

Valutazione LLM e agenti

Collega strumenti di osservabilità per revisione human-in-the-loop, raccogli preferenze RLHF, crea benchmark personalizzati e valuta retrieval RAG e risposte generate.

Etichettatura multimodale

Immagini, testo, audio, video, serie temporali e compiti multimodali: classificazione, rilevamento oggetti, segmentazione, NER, trascrizione e dialogo.

Label Studio Casi d'uso

Revisione human-in-the-loop di tracce agenti e output LLM

Annotazione computer vision per rilevamento oggetti e segmentazione semantica

OCR documenti e named entity recognition per progetti NLP

Trascrizione audio e diarizzazione speaker su larga scala

Raccolta preferenze RLHF e valutazione benchmark LLM

Label Studio Domande frequenti

Quali sono i requisiti di sistema per Label Studio?

Label Studio funziona su Linux, Windows o macOS con Python 3.8 o superiore. Per produzione: 16 GB RAM, 50 GB disco, PostgreSQL 13+ o SQLite 3.35+ consigliati. Porta predefinita 8080.

Come si installa Label Studio?

Esegui pip install label-studio in un ambiente virtuale Python, poi avvia il server con label-studio. Sono documentati anche Docker, Homebrew e installazione da sorgente.

Quali tipi di dati posso etichettare?

Immagine, testo, audio, video, HTML, serie temporali, multimodale e tracce agenti, con template per classificazione, rilevamento, segmentazione, NER, trascrizione e valutazione LLM.

Label Studio Background del prodotto e link ufficiali

Label Studio E-mail di supporto, contatto del servizio clienti, contatto per i rimborsi, ecc.

Per altri contatti, visita la pagina chi siamo(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Informazioni sull'azienda

Label Studio Nome dell'azienda: HumanSignal

Label Studio Tipo di sviluppatore: company

Maggiori informazioni su Label Studio, Visita la pagina chi siamo(https://labelstud.io/docs)

Prezzi e piani di Label Studio

Community Edition

Gratuito

Distribuzione open source on-premise
Piattaforma di etichettatura multimodale
Interfaccia di etichettatura configurabile
Template per tipi di dati comuni
API, SDK e webhook
Supporto community Slack e GitHub

Iscriviti e fai l'upgrade ora

Starter Cloud

Ricorrente

$99 /mese

Servizio completamente ospitato
Fino a 12 utenti
$49 al mese per ogni utente aggiuntivo
Controllo accessi basato sui ruoli
Workflow qualità e distribuzione automatica task
Portale supporto dedicato

Iscriviti e fai l'upgrade ora

Enterprise

contact

Contatta le vendite

Cloud o on-premise conforme SOC2 e HIPAA
Single Sign-On con SAML o LDAP
Interfacce programmabili e incorporabili
LLM-as-a-judge, auto-etichettatura e etichettatura bulk
SLA priorità massima
Disponibile su AWS Marketplace

Iscriviti e fai l'upgrade ora

Tag di Label Studio

Open source Gratis Freemium API disponibile Self-hosting Basato sul cloud Collaborazione di squadra Applicazione web

Occupazioni più adatte per Label Studio

Sviluppatori Software Scienziati dei Dati Product Manager Project & Program Managers

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Come usare Label Studio?

Label Studio Caratteristiche principali

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Valutazione LLM e agenti

Collega strumenti di osservabilità per revisione human-in-the-loop, raccogli preferenze RLHF, crea benchmark personalizzati e valuta retrieval RAG e risposte generate.

Etichettatura multimodale

Immagini, testo, audio, video, serie temporali e compiti multimodali: classificazione, rilevamento oggetti, segmentazione, NER, trascrizione e dialogo.

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Quali sono i requisiti di sistema per Label Studio?

Label Studio funziona su Linux, Windows o macOS con Python 3.8 o superiore. Per produzione: 16 GB RAM, 50 GB disco, PostgreSQL 13+ o SQLite 3.35+ consigliati. Porta predefinita 8080.

Come si installa Label Studio?

Esegui pip install label-studio in un ambiente virtuale Python, poi avvia il server con label-studio. Sono documentati anche Docker, Homebrew e installazione da sorgente.

Quali tipi di dati posso etichettare?

Immagine, testo, audio, video, HTML, serie temporali, multimodale e tracce agenti, con template per classificazione, rilevamento, segmentazione, NER, trascrizione e valutazione LLM.