Label Studio

Active

Slagord:Den åpne kilde-plattformen for dataetikettering, AI-evaluering og human-in-the-loop-arbeidsflyter.

Oppdatert:-

Sosiale medier:

AI-datasett AI-utviklerverktøy Bildgjenkjenning og analyse AI-agent AI-dokumentutvinning AI Tale-til-Tekst Åpen kildekode Gratis Freemium API tilgjengelig Selvhostet Skybasert Teamsamarbeid Webapp

Åpne nettsted

Besøk nettsted

Hva er Label Studio?

Label Studio er en åpen kilde-plattform for multimodal dataetikettering og annotering. Den støtter datasyn, NLP, document AI, lydtranskripsjon, tidsserier og LLM-evaluering inkludert agentspor, RLHF og RAG QA. API, Python SDK og webhooks kobler prosjekter til ML-pipeline for forhåndsetikettering, aktiv læring og modell-evaluering.

Hvordan bruke Label Studio?

Installer med pip (pip install -U label-studio), kjør label-studio og åpne appen på http://localhost:8080. Registrer deg, opprett et prosjekt, importer data, velg etikettmal, tilpass etiketter og start annotering.

Label Studio Kjernefunksjoner

Programmerbare grensesnitt

Tilpassede oppsett og maler tilpasses dataene, oppgavene og evalueringskriteriene dine.

Integrert i ML-/AI-pipeline

API, Python SDK og webhooks for å opprette prosjekter, strømme prediksjoner og utløse trening, aktiv læring og evalueringsarbeidsflyter i sanntid.

Koble til enhver data og modell

Synkroniser data fra enhver lagring og koble modeller for AI-assistert etikettering, benchmarking og kontinuerlig modell-evaluering.

LLM- og agent-evaluering

Koble observability-verktøy for human-in-the-loop-gjennomgang, samle RLHF-preferanser, opprett tilpassede benchmarks og evaluer RAG og genererte svar.

Multimodal etikettering

Bilder, tekst, lyd, video, tidsserier og multimodale oppgaver: klassifisering, objektdeteksjon, segmentering, NER, transkripsjon og dialog.

Label Studio Brukstilfeller

Human-in-the-loop-gjennomgang av agentspor og LLM-output

Datasyn-annotering for objektdeteksjon og semantisk segmentering

Dokument-OCR og NER for NLP-prosjekter

Lydtranskripsjon og talerdiarisering i stor skala

RLHF-preferansesamling og LLM-benchmark-evaluering

Label Studio Ofte stilte spørsmål

Hva er systemkravene for Label Studio?

Label Studio kjører på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. For produksjon anbefales 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hvordan installerer jeg Label Studio?

Kjør pip install label-studio i et Python-virtualenv og start serveren med label-studio. Docker, Homebrew og kildekodeinstallasjon er også dokumentert.

Hvilke datatyper kan jeg etikettere?

Bilde, tekst, lyd, video, HTML, tidsserier, multimodalt og agentspor, med maler for klassifisering, deteksjon, segmentering, NER, transkripsjon og LLM-evaluering.

Label Studio Produktbakgrunn og offisielle lenker

Label Studio Support-e-post & kundeservicekontakt & refusjonskontakt osv.

Mer kontakt, besøk Om oss side(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Firmainformasjon

Label Studio Firmanavn: HumanSignal

Label Studio Utviklertype: company

Mer om Label Studio, Vennligst besøk Om oss side(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Priser og planer

Community Edition

Gratis

Åpen kilde on-premise-distribusjon
Multimodal etiketteringsplattform
Konfigurerbart etiketteringsgrensesnitt
Maler for vanlige datatyper
API, SDK og webhooks
Community Slack- og GitHub-støtte

Abonner & oppgrader nå

Starter Cloud

Gjentakende

$99 /måned

Fullt hostet tjeneste
Opptil 12 brukere
$49 per måned per ekstra bruker
Rollebasert tilgangskontroll
Kvalitetsarbeidsflyter og automatisk oppgavefordeling
Dedikert supportportal

Abonner & oppgrader nå

Enterprise

contact

Kontakt salg

SOC2- og HIPAA-kompatibel sky eller on-premise
SSO med SAML eller LDAP
Programmerbare og innebygbare grensesnitt
LLM-as-a-judge, auto-etikettering og bulk-etikettering
Høyeste prioritet SLA
Tilgjengelig på AWS Marketplace

Abonner & oppgrader nå

Label Studio Tagger

Åpen kildekode Gratis Freemium API tilgjengelig Selvhostet Skybasert Teamsamarbeid Webapp

Mest passende yrker for Label Studio

Programvareutviklere Dataforskere Produktledere Prosjekt- og programledere

Label Studio

Active

Slagord:Den åpne kilde-plattformen for dataetikettering, AI-evaluering og human-in-the-loop-arbeidsflyter.

Oppdatert:-

Sosiale medier:

AI-datasett AI-utviklerverktøy Bildgjenkjenning og analyse AI-agent AI-dokumentutvinning AI Tale-til-Tekst Åpen kildekode Gratis Freemium API tilgjengelig Selvhostet Skybasert Teamsamarbeid Webapp

Åpne nettsted

Besøk nettsted

Hva er Label Studio?

Hvordan bruke Label Studio?

Label Studio Kjernefunksjoner

Programmerbare grensesnitt

Tilpassede oppsett og maler tilpasses dataene, oppgavene og evalueringskriteriene dine.

Integrert i ML-/AI-pipeline

API, Python SDK og webhooks for å opprette prosjekter, strømme prediksjoner og utløse trening, aktiv læring og evalueringsarbeidsflyter i sanntid.

Koble til enhver data og modell

Synkroniser data fra enhver lagring og koble modeller for AI-assistert etikettering, benchmarking og kontinuerlig modell-evaluering.

LLM- og agent-evaluering

Koble observability-verktøy for human-in-the-loop-gjennomgang, samle RLHF-preferanser, opprett tilpassede benchmarks og evaluer RAG og genererte svar.

Multimodal etikettering

Bilder, tekst, lyd, video, tidsserier og multimodale oppgaver: klassifisering, objektdeteksjon, segmentering, NER, transkripsjon og dialog.

Label Studio Brukstilfeller

Human-in-the-loop-gjennomgang av agentspor og LLM-output

Datasyn-annotering for objektdeteksjon og semantisk segmentering

Dokument-OCR og NER for NLP-prosjekter

Lydtranskripsjon og talerdiarisering i stor skala

RLHF-preferansesamling og LLM-benchmark-evaluering

Label Studio Ofte stilte spørsmål

Hva er systemkravene for Label Studio?

Label Studio kjører på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. For produksjon anbefales 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hvordan installerer jeg Label Studio?

Kjør pip install label-studio i et Python-virtualenv og start serveren med label-studio. Docker, Homebrew og kildekodeinstallasjon er også dokumentert.

Hvilke datatyper kan jeg etikettere?

Bilde, tekst, lyd, video, HTML, tidsserier, multimodalt og agentspor, med maler for klassifisering, deteksjon, segmentering, NER, transkripsjon og LLM-evaluering.