Label Studio

Active

Tagline:Den öppna källkodsplattformen för dataetikettering, AI-utvärdering och human-in-the-loop-arbetsflöden.

Uppdaterad:-

Sociala medier:

AI-datamängder AI-utvecklarverktyg Bildigenkänning och analys AI-agent AI-dokumentextraktion AI Tal-till-Text Öppen källkod Gratis Freemium API tillgängligt Självhostat Molnbaserad Teamsamarbete Webbapp

Öppna webbplats

Besök webbplats

Vad är Label Studio?

Label Studio är en öppen källkodsplattform för multimodal dataetikettering och annotering. Den stöder datorseende, NLP, document AI, ljudtranskription, tidsserier och LLM-utvärdering inklusive agentspår, RLHF och RAG QA. API, Python SDK och webhooks kopplar projekt till din ML-pipeline för företikettering, aktiv inlärning och modellutvärdering.

Hur man använder Label Studio?

Installera med pip (pip install -U label-studio), kör label-studio och öppna appen på http://localhost:8080. Registrera dig, skapa ett projekt, importera data, välj en etikettmall, anpassa etiketter och börja annotera.

Label Studio Nyckelfunktioner

Programmerbara gränssnitt

Anpassade layouter och mallar anpassas till dina data, uppgifter och utvärderingskriterier.

Integrerat i din ML-/AI-pipeline

API, Python SDK och webhooks för att skapa projekt, strömma prediktioner och utlösa träning, aktiv inlärning och utvärderingsarbetsflöden i realtid.

Anslut valfri data och modeller

Synkronisera data från valfri lagring och anslut modeller för AI-assisterad etikettering, benchmarking och kontinuerlig modellutvärdering.

LLM- och agentutvärdering

Anslut observability-verktyg för human-in-the-loop-granskning, samla RLHF-preferenser, skapa anpassade benchmarks och utvärdera RAG och genererade svar.

Multimodal etikettering

Bilder, text, ljud, video, tidsserier och multimodala uppgifter: klassificering, objektdetektering, segmentering, NER, transkription och dialog.

Label Studio Användningsområden

Human-in-the-loop-granskning av agentspår och LLM-utdata

Datorseendeannotering för objektdetektering och semantisk segmentering

Dokument-OCR och NER för NLP-projekt

Ljudtranskription och talaridentifiering i stor skala

RLHF-preferensinsamling och LLM-benchmarkutvärdering

Label Studio Vanliga frågor

Vilka systemkrav gäller för Label Studio?

Label Studio körs på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. För produktion rekommenderas 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hur installerar jag Label Studio?

Kör pip install label-studio i en Python-virtualenv och starta sedan servern med label-studio. Docker, Homebrew och källkodsinstallation är också dokumenterade.

Vilka datatyper kan jag etikettera?

Bild, text, ljud, video, HTML, tidsserier, multimodalt och agentspår, med mallar för klassificering, detektering, segmentering, NER, transkription och LLM-utvärdering.

Label Studio Produktbakgrund & officiella länkar

Label Studio Support-e-post & kundtjänstkontakt & återbetalningskontakt etc.

Mer kontakt, besök Om oss sida(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Företagsinformation

Label Studio Företagsnamn: HumanSignal

Label Studio Utvecklartyp: company

Mer om Label Studio, Besök gärna Om oss sida(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Priser och planer

Community Edition

Gratis

Öppen källkod on-premise-distribution
Multimodal etiketteringsplattform
Konfigurerbart etiketteringsgränssnitt
Mallar för vanliga datatyper
API, SDK och webhooks
Community Slack- och GitHub-support

Prenumerera och uppgradera nu

Starter Cloud

Återkommande

$99 /månad

Fullständigt hostad tjänst
Upp till 12 användare
$49 per månad per extra användare
Rollbaserad åtkomstkontroll
Kvalitetsarbetsflöden och automatisk uppgiftsfördelning
Dedikerad supportportal

Prenumerera och uppgradera nu

Enterprise

contact

Kontakta försäljning

SOC2- och HIPAA-kompatibel moln eller on-premise
SSO med SAML eller LDAP
Programmerbara och inbäddningsbara gränssnitt
LLM-as-a-judge, auto-etikettering och bulk-etikettering
Högsta prioritet SLA
Tillgänglig på AWS Marketplace

Prenumerera och uppgradera nu

Label Studio Taggar

Öppen källkod Gratis Freemium API tillgängligt Självhostat Molnbaserad Teamsamarbete Webbapp

Lämpligaste yrken för Label Studio

Mjukvaruutvecklare Data Scientists Produktchefer Projekt- och programchefer

Label Studio

Active

Tagline:Den öppna källkodsplattformen för dataetikettering, AI-utvärdering och human-in-the-loop-arbetsflöden.

Uppdaterad:-

Sociala medier:

Öppna webbplats

Besök webbplats

Vad är Label Studio?

Hur man använder Label Studio?

Label Studio Nyckelfunktioner

Programmerbara gränssnitt

Anpassade layouter och mallar anpassas till dina data, uppgifter och utvärderingskriterier.

Integrerat i din ML-/AI-pipeline

API, Python SDK och webhooks för att skapa projekt, strömma prediktioner och utlösa träning, aktiv inlärning och utvärderingsarbetsflöden i realtid.

Anslut valfri data och modeller

Synkronisera data från valfri lagring och anslut modeller för AI-assisterad etikettering, benchmarking och kontinuerlig modellutvärdering.

LLM- och agentutvärdering

Anslut observability-verktyg för human-in-the-loop-granskning, samla RLHF-preferenser, skapa anpassade benchmarks och utvärdera RAG och genererade svar.

Multimodal etikettering

Bilder, text, ljud, video, tidsserier och multimodala uppgifter: klassificering, objektdetektering, segmentering, NER, transkription och dialog.

Label Studio Användningsområden

Human-in-the-loop-granskning av agentspår och LLM-utdata

Datorseendeannotering för objektdetektering och semantisk segmentering

Dokument-OCR och NER för NLP-projekt

Ljudtranskription och talaridentifiering i stor skala

RLHF-preferensinsamling och LLM-benchmarkutvärdering

Label Studio Vanliga frågor

Vilka systemkrav gäller för Label Studio?

Label Studio körs på Linux, Windows eller macOS med Python 3.8+. För produktion rekommenderas 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ eller SQLite 3.35+. Standardport 8080.

Hur installerar jag Label Studio?

Kör pip install label-studio i en Python-virtualenv och starta sedan servern med label-studio. Docker, Homebrew och källkodsinstallation är också dokumenterade.

Vilka datatyper kan jag etikettera?

Bild, text, ljud, video, HTML, tidsserier, multimodalt och agentspår, med mallar för klassificering, detektering, segmentering, NER, transkription och LLM-utvärdering.