Label Studio

Active

Slogan:A plataforma open source para rotulagem de dados, avaliação de IA e fluxos human-in-the-loop.

Atualizado:-

Redes Sociais:

Conjuntos de Dados de IA Ferramentas para Desenvolvedores de IA Reconhecimento e Análise de Imagens Agente de IA Extração de Documentos com IA Conversão de Fala em Texto com IA Código aberto Grátis Freemium API disponível Auto-hospedado Na nuvem Colaboração em equipe Aplicação web

Abrir Site

Visitar Site

O que é Label Studio?

Label Studio é uma plataforma open source de rotulagem e anotação multimodal. Suporta visão computacional, NLP, IA documental, transcrição de áudio, séries temporais e avaliação LLM, incluindo traços de agentes, RLHF e QA RAG. API, SDK Python e webhooks conectam projetos ao pipeline ML para pré-rotulagem, aprendizado ativo e avaliação de modelos.

Como usar Label Studio?

Instale com pip (pip install -U label-studio), execute label-studio e abra o app em http://localhost:8080. Cadastre-se, crie um projeto, importe dados, escolha um template de rotulagem, personalize rótulos e comece a anotar.

Label Studio Recursos Principais

Interfaces programáveis

Layouts e templates personalizados se adaptam aos seus dados, tarefas e critérios de avaliação.

Integrado ao pipeline ML / IA

API, SDK Python e webhooks para criar projetos, transmitir previsões e acionar treinamento, aprendizado ativo e fluxos de avaliação em tempo real.

Conecte qualquer dado e modelo

Sincronize dados de qualquer armazenamento e conecte modelos para rotulagem assistida por IA, benchmarking e avaliação contínua.

Avaliação LLM e agentes

Conecte ferramentas de observabilidade para revisão human-in-the-loop, colete preferências RLHF, crie benchmarks personalizados e avalie recuperação RAG e respostas geradas.

Rotulagem multimodal

Imagens, texto, áudio, vídeo, séries temporais e tarefas multimodais: classificação, detecção, segmentação, NER, transcrição e diálogo.

Label Studio Casos de Uso

Revisão human-in-the-loop de traços de agentes e saídas LLM

Anotação de visão computacional para detecção de objetos e segmentação semântica

OCR documental e reconhecimento de entidades nomeadas para projetos NLP

Transcrição de áudio e diarização de falantes em escala

Coleta de preferências RLHF e avaliação benchmark LLM

Label Studio Perguntas frequentes

Quais são os requisitos de sistema do Label Studio?

Label Studio roda em Linux, Windows ou macOS com Python 3.8 ou superior. Para produção: 16 GB RAM, 50 GB de disco, PostgreSQL 13+ ou SQLite 3.35+ recomendados. Porta padrão 8080.

Como instalo o Label Studio?

Execute pip install label-studio em um ambiente virtual Python e inicie o servidor com label-studio. Docker, Homebrew e instalação a partir do código-fonte também estão documentados.

Quais tipos de dados posso rotular?

Imagem, texto, áudio, vídeo, HTML, séries temporais, multimodal e traços de agentes, com templates para classificação, detecção, segmentação, NER, transcrição e avaliação LLM.

Label Studio Histórico do Produto e Links Oficiais

Label Studio E-mail de Suporte e Contato de atendimento ao cliente e Contato de Reembolso, etc.

Para mais contatos, visite a página sobre nós(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Informações da Empresa

Label Studio Nome da empresa: HumanSignal

Label Studio Tipo de Desenvolvedor: company

Mais sobre Label Studio, Visite a página sobre nós(https://labelstud.io/docs)

Preços e Planos de Label Studio

Community Edition

Grátis

Implantação open source on-premise
Plataforma de rotulagem multimodal
Interface de rotulagem configurável
Templates para tipos de dados comuns
API, SDK e webhooks
Suporte comunitário Slack e GitHub

Inscrever-se e atualizar agora

Starter Cloud

Recorrente

$99 /mês

Serviço totalmente hospedado
Até 12 usuários
$49 por mês para cada usuário adicional
Controle de acesso baseado em funções
Fluxos de qualidade e distribuição automática de tarefas
Portal de suporte dedicado

Inscrever-se e atualizar agora

Enterprise

contact

Falar com vendas

Nuvem ou on-premise compatível com SOC2 e HIPAA
SSO com SAML ou LDAP
Interfaces programáveis e incorporáveis
LLM-as-a-judge, auto-rotulagem e rotulagem em massa
SLA de prioridade máxima
Disponível no AWS Marketplace

Inscrever-se e atualizar agora

Tags de Label Studio

Código aberto Grátis Freemium API disponível Auto-hospedado Na nuvem Colaboração em equipe Aplicação web

Profissões Mais Adequadas para Label Studio

Desenvolvedores de Software Cientistas de Dados Gerentes de Produto Gerentes de Projeto e Programa

Label Studio

Active

Slogan:A plataforma open source para rotulagem de dados, avaliação de IA e fluxos human-in-the-loop.

Atualizado:-

Redes Sociais:

Abrir Site

Visitar Site

O que é Label Studio?

Como usar Label Studio?

Label Studio Recursos Principais

Interfaces programáveis

Layouts e templates personalizados se adaptam aos seus dados, tarefas e critérios de avaliação.

Integrado ao pipeline ML / IA

API, SDK Python e webhooks para criar projetos, transmitir previsões e acionar treinamento, aprendizado ativo e fluxos de avaliação em tempo real.

Conecte qualquer dado e modelo

Sincronize dados de qualquer armazenamento e conecte modelos para rotulagem assistida por IA, benchmarking e avaliação contínua.

Avaliação LLM e agentes

Conecte ferramentas de observabilidade para revisão human-in-the-loop, colete preferências RLHF, crie benchmarks personalizados e avalie recuperação RAG e respostas geradas.

Rotulagem multimodal

Imagens, texto, áudio, vídeo, séries temporais e tarefas multimodais: classificação, detecção, segmentação, NER, transcrição e diálogo.

Label Studio Casos de Uso

Revisão human-in-the-loop de traços de agentes e saídas LLM

Anotação de visão computacional para detecção de objetos e segmentação semântica

OCR documental e reconhecimento de entidades nomeadas para projetos NLP

Transcrição de áudio e diarização de falantes em escala

Coleta de preferências RLHF e avaliação benchmark LLM

Label Studio Perguntas frequentes

Quais são os requisitos de sistema do Label Studio?

Label Studio roda em Linux, Windows ou macOS com Python 3.8 ou superior. Para produção: 16 GB RAM, 50 GB de disco, PostgreSQL 13+ ou SQLite 3.35+ recomendados. Porta padrão 8080.

Como instalo o Label Studio?

Execute pip install label-studio em um ambiente virtual Python e inicie o servidor com label-studio. Docker, Homebrew e instalação a partir do código-fonte também estão documentados.

Quais tipos de dados posso rotular?

Imagem, texto, áudio, vídeo, HTML, séries temporais, multimodal e traços de agentes, com templates para classificação, detecção, segmentação, NER, transcrição e avaliação LLM.