Label Studio

Active

Hasło reklamowe:Platforma open source do etykietowania danych, oceny AI i przepływów human-in-the-loop.

Zaktualizowano:-

Media społecznościowe:

Zbiory danych AI Narzędzia AI dla programistów Rozpoznawanie i analiza obrazów Agent AI Ekstrakcja dokumentów AI Zamiana mowy na tekst AI Open source Bezpłatny Freemium API dostępne Samodzielny hosting Oparty na chmurze Współpraca zespołowa Aplikacja webowa

Otwórz stronę internetową

Odwiedź stronę

Co to jest Label Studio?

Label Studio to open source platforma do wielomodalnego etykietowania i adnotacji. Obsługuje computer vision, NLP, document AI, transkrypcję audio, szeregi czasowe i ocenę LLM, w tym ślady agentów, RLHF i RAG QA. API, Python SDK i webhooki łączą projekty z pipeline ML do wstępnego etykietowania, active learning i oceny modeli.

Jak używać Label Studio?

Zainstaluj przez pip (pip install -U label-studio), uruchom label-studio i otwórz aplikację pod http://localhost:8080. Zarejestruj się, utwórz projekt, zaimportuj dane, wybierz szablon etykietowania, dostosuj etykiety i zacznij adnotować.

Label Studio Kluczowe funkcje

Programowalne interfejsy

Niestandardowe układy i szablony dopasowane do danych, zadań i kryteriów oceny.

Integracja z pipeline ML / AI

API, Python SDK i webhooki do tworzenia projektów, strumieniowania predykcji i uruchamiania treningu, active learning i oceny w czasie rzeczywistym.

Połącz dowolne dane i modele

Synchronizuj dane z dowolnego magazynu i podłącz modele do etykietowania wspomaganego AI, benchmarkingu i ciągłej oceny.

Ocena LLM i agentów

Narzędzia observability do przeglądu human-in-the-loop, zbieranie preferencji RLHF, tworzenie benchmarków i ocena RAG oraz wygenerowanych odpowiedzi.

Etykietowanie wielomodalne

Obrazy, tekst, audio, wideo, szeregi czasowe i zadania wielomodalne: klasyfikacja, detekcja, segmentacja, NER, transkrypcja i dialog.

Label Studio Scenariusze użycia

Przegląd human-in-the-loop śladów agentów i wyników LLM

Adnotacja computer vision do detekcji obiektów i segmentacji semantycznej

OCR dokumentów i NER dla projektów NLP

Transkrypcja audio i diarization mówców na dużą skalę

Zbieranie preferencji RLHF i ocena benchmarków LLM

Label Studio Często zadawane pytania

Jakie są wymagania systemowe Label Studio?

Label Studio działa na Linux, Windows lub macOS z Python 3.8+. Do produkcji zalecane 16 GB RAM, 50 GB dysku, PostgreSQL 13+ lub SQLite 3.35+. Domyślny port 8080.

Jak zainstalować Label Studio?

Uruchom pip install label-studio w wirtualnym środowisku Python, następnie uruchom serwer przez label-studio. Docker, Homebrew i instalacja ze źródeł są też udokumentowane.

Jakie typy danych mogę etykietować?

Obraz, tekst, audio, wideo, HTML, szeregi czasowe, wielomodalne i ślady agentów, z szablonami do klasyfikacji, detekcji, segmentacji, NER, transkrypcji i oceny LLM.

Label Studio Opis produktu i oficjalne linki

Label Studio E-mail pomocy technicznej, kontakt z obsługą klienta, kontakt w sprawie zwrotów itp.

Więcej kontaktów, odwiedź strona o nas(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Informacje o firmie

Label Studio Nazwa firmy: HumanSignal

Label Studio Typ programisty: company

Więcej o Label Studio, Odwiedź stronę strona o nas(https://labelstud.io/docs)

Cennik i plany Label Studio

Community Edition

Bezpłatne

Bezpłatnie

Wdrożenie open source on-premise
Wielomodalna platforma etykietowania
Konfigurowalny interfejs etykietowania
Szablony dla popularnych typów danych
API, SDK i webhooki
Wsparcie społeczności Slack i GitHub

Subskrybuj i przejdź na wyższy plan

Starter Cloud

Cykliczne

$99 /miesiąc

W pełni hostowana usługa
Do 12 użytkowników
$49 miesięcznie za każdego dodatkowego użytkownika
Kontrola dostępu oparta na rolach
Przepływy jakości i automatyczna dystrybucja zadań
Dedykowany portal wsparcia

Subskrybuj i przejdź na wyższy plan

Enterprise

contact

Skontaktuj się ze sprzedażą

Chmura lub on-premise zgodne z SOC2 i HIPAA
SSO przez SAML lub LDAP
Interfejsy programowalne i osadzalne
LLM-as-a-judge, auto-etykietowanie i etykietowanie masowe
SLA najwyższego priorytetu
Dostępne w AWS Marketplace

Subskrybuj i przejdź na wyższy plan

Tagi Label Studio

Open source Bezpłatny Freemium API dostępne Samodzielny hosting Oparty na chmurze Współpraca zespołowa Aplikacja webowa

Zawody najlepiej pasujące do Label Studio

Twórcy oprogramowania Analitycy danych Menedżerowie produktu Kierownicy Projektów i Programów

Label Studio

Active

Hasło reklamowe:Platforma open source do etykietowania danych, oceny AI i przepływów human-in-the-loop.

Zaktualizowano:-

Media społecznościowe:

Otwórz stronę internetową

Odwiedź stronę

Co to jest Label Studio?

Jak używać Label Studio?

Label Studio Kluczowe funkcje

Programowalne interfejsy

Niestandardowe układy i szablony dopasowane do danych, zadań i kryteriów oceny.

Integracja z pipeline ML / AI

API, Python SDK i webhooki do tworzenia projektów, strumieniowania predykcji i uruchamiania treningu, active learning i oceny w czasie rzeczywistym.

Połącz dowolne dane i modele

Synchronizuj dane z dowolnego magazynu i podłącz modele do etykietowania wspomaganego AI, benchmarkingu i ciągłej oceny.

Ocena LLM i agentów

Narzędzia observability do przeglądu human-in-the-loop, zbieranie preferencji RLHF, tworzenie benchmarków i ocena RAG oraz wygenerowanych odpowiedzi.

Etykietowanie wielomodalne

Obrazy, tekst, audio, wideo, szeregi czasowe i zadania wielomodalne: klasyfikacja, detekcja, segmentacja, NER, transkrypcja i dialog.

Label Studio Scenariusze użycia

Przegląd human-in-the-loop śladów agentów i wyników LLM

Adnotacja computer vision do detekcji obiektów i segmentacji semantycznej

OCR dokumentów i NER dla projektów NLP

Transkrypcja audio i diarization mówców na dużą skalę

Zbieranie preferencji RLHF i ocena benchmarków LLM

Label Studio Często zadawane pytania

Jakie są wymagania systemowe Label Studio?

Label Studio działa na Linux, Windows lub macOS z Python 3.8+. Do produkcji zalecane 16 GB RAM, 50 GB dysku, PostgreSQL 13+ lub SQLite 3.35+. Domyślny port 8080.

Jak zainstalować Label Studio?

Uruchom pip install label-studio w wirtualnym środowisku Python, następnie uruchom serwer przez label-studio. Docker, Homebrew i instalacja ze źródeł są też udokumentowane.

Jakie typy danych mogę etykietować?

Obraz, tekst, audio, wideo, HTML, szeregi czasowe, wielomodalne i ślady agentów, z szablonami do klasyfikacji, detekcji, segmentacji, NER, transkrypcji i oceny LLM.