Label Studio

Active

Tagline:Het open-source platform voor datalabeling, AI-evaluatie en human-in-the-loop workflows.

Bijgewerkt:-

Sociale media:

AI-datasets AI-ontwikkelaarstools Beeldherkenning & -analyse AI-agent AI-documentextractie AI Spraak-naar-Text Open source Gratis Freemium API beschikbaar Zelf gehost Cloudgebaseerd Teamsamenwerking Webapplicatie

Website openen

Bezoek website

Wat is Label Studio?

Label Studio is een open-source platform voor multimodale datalabeling en annotatie. Het ondersteunt computer vision, NLP, document-AI, audiotranscriptie, tijdreeksen en LLM-evaluatie, inclusief agent-traces, RLHF en RAG-QA. API, Python SDK en webhooks verbinden projecten met je ML-pipeline voor pre-labeling, active learning en modelevaluatie.

Hoe te gebruiken Label Studio?

Installeer met pip (pip install -U label-studio), voer label-studio uit en open de app op http://localhost:8080. Registreer, maak een project, importeer data, kies een labeltemplate, pas labels aan en begin met annoteren.

Label Studio Belangrijkste kenmerken

Programmeerbare interfaces

Aangepaste layouts en templates passen bij je data, taken en evaluatiecriteria.

Geïntegreerd in je ML-/AI-pipeline

API, Python SDK en webhooks om projecten te maken, voorspellingen te streamen en training, active learning en evaluatieworkflows in realtime te starten.

Koppel elke data en elk model

Synchroniseer data uit elke opslag en koppel modellen voor AI-ondersteunde labeling, benchmarking en continue modelevaluatie.

LLM- en agent-evaluatie

Koppel observability-tools voor human-in-the-loop review, verzamel RLHF-voorkeuren, maak aangepaste benchmarks en evalueer RAG-retrieval en gegenereerde antwoorden.

Multimodale labeling

Afbeeldingen, tekst, audio, video, tijdreeksen en multimodale taken: classificatie, objectdetectie, segmentatie, NER, transcriptie en dialoogverwerking.

Label Studio Cases

Human-in-the-loop review van agent-traces en LLM-output

Computer vision-annotatie voor objectdetectie en semantische segmentatie

Document-OCR en named entity recognition voor NLP-projecten

Audiotranscriptie en sprekerdiarisatie op schaal

RLHF-voorkeurverzameling en LLM-benchmarkevaluatie

Label Studio Veelgestelde vragen

Wat zijn de systeemvereisten voor Label Studio?

Label Studio draait op Linux, Windows of macOS met Python 3.8 of hoger. Voor productie: 16 GB RAM, 50 GB schijf, PostgreSQL 13+ of SQLite 3.35+ aanbevolen. Standaard poort 8080.

Hoe installeer ik Label Studio?

Voer pip install label-studio uit in een Python-virtualenv en start de server met label-studio. Docker, Homebrew en installatie vanuit broncode zijn ook gedocumenteerd.

Welke datatypen kan ik labelen?

Afbeelding, tekst, audio, video, HTML, tijdreeksen, multimodaal en agent-traces, met templates voor classificatie, detectie, segmentatie, NER, transcriptie en LLM-evaluatie.

Label Studio Productachtergrond & officiële links

Label Studio Support e-mail & contact klantenservice & teruggave contact etc.

Meer contact, bezoek de over ons pagina(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Bedrijfsinformatie

Label Studio Bedrijfsnaam: HumanSignal

Label Studio Type ontwikkelaar: company

Meer over Label Studio, Bezoek de over ons pagina(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Prijzen & Plannen

Community Edition

Gratis

Open-source on-premise deployment
Multimodale labelingplatform
Configureerbare labelinginterface
Templates voor gangbare datatypen
API, SDK en webhooks
Community Slack- en GitHub-ondersteuning

Nu abonneren & upgraden

Starter Cloud

Periodiek

$99 /maand

Volledig gehoste service
Tot 12 gebruikers
$49 per maand per extra gebruiker
Rolgebaseerde toegangscontrole
Kwaliteitsworkflows en automatische taakverdeling
Dedicated supportportaal

Nu abonneren & upgraden

Enterprise

contact

Neem contact op met sales

SOC2- en HIPAA-conforme cloud of on-premise
Single Sign-On met SAML of LDAP
Programmeerbare en inbedbare interfaces
LLM-as-a-judge, auto-labeling en bulk labeling
Hoogste prioriteit SLA's
Beschikbaar op AWS Marketplace

Nu abonneren & upgraden

Label Studio tags

Open source Gratis Freemium API beschikbaar Zelf gehost Cloudgebaseerd Teamsamenwerking Webapplicatie

Best passende beroepen voor Label Studio

Softwareontwikkelaars Datawetenschappers Productmanagers Project- en programmamanagers

Label Studio

Active

Tagline:Het open-source platform voor datalabeling, AI-evaluatie en human-in-the-loop workflows.

Bijgewerkt:-

Sociale media:

Website openen

Bezoek website

Wat is Label Studio?

Hoe te gebruiken Label Studio?

Label Studio Belangrijkste kenmerken

Programmeerbare interfaces

Aangepaste layouts en templates passen bij je data, taken en evaluatiecriteria.

Geïntegreerd in je ML-/AI-pipeline

API, Python SDK en webhooks om projecten te maken, voorspellingen te streamen en training, active learning en evaluatieworkflows in realtime te starten.

Koppel elke data en elk model

Synchroniseer data uit elke opslag en koppel modellen voor AI-ondersteunde labeling, benchmarking en continue modelevaluatie.

LLM- en agent-evaluatie

Koppel observability-tools voor human-in-the-loop review, verzamel RLHF-voorkeuren, maak aangepaste benchmarks en evalueer RAG-retrieval en gegenereerde antwoorden.

Multimodale labeling

Afbeeldingen, tekst, audio, video, tijdreeksen en multimodale taken: classificatie, objectdetectie, segmentatie, NER, transcriptie en dialoogverwerking.

Label Studio Cases

Human-in-the-loop review van agent-traces en LLM-output

Computer vision-annotatie voor objectdetectie en semantische segmentatie

Document-OCR en named entity recognition voor NLP-projecten

Audiotranscriptie en sprekerdiarisatie op schaal

RLHF-voorkeurverzameling en LLM-benchmarkevaluatie

Label Studio Veelgestelde vragen

Wat zijn de systeemvereisten voor Label Studio?

Label Studio draait op Linux, Windows of macOS met Python 3.8 of hoger. Voor productie: 16 GB RAM, 50 GB schijf, PostgreSQL 13+ of SQLite 3.35+ aanbevolen. Standaard poort 8080.

Hoe installeer ik Label Studio?

Voer pip install label-studio uit in een Python-virtualenv en start de server met label-studio. Docker, Homebrew en installatie vanuit broncode zijn ook gedocumenteerd.

Welke datatypen kan ik labelen?

Afbeelding, tekst, audio, video, HTML, tijdreeksen, multimodaal en agent-traces, met templates voor classificatie, detectie, segmentatie, NER, transcriptie en LLM-evaluatie.