Label Studio

Active

Slogan:Veri etiketleme, AI değerlendirme ve human-in-the-loop iş akışları için açık kaynak platform.

Güncellendi:-

Sosyal Medya:

Yapay Zeka Veri Kümeleri Yapay Zeka Geliştirici Araçları Görüntü Tanıma ve Analiz Yapay Zeka Ajanı Yapay Zeka Belge Çıkarma AI Konuşma-Metin Dönüştürme Açık kaynak Ücretsiz Freemium API mevcut Kendi Barındırma Bulut tabanlı Ekip İşbirliği Web uygulaması

Web Sitesini Aç

Web Sitesini Ziyaret Et

Nedir Label Studio?

Label Studio, çok modlu veri etiketleme ve açıklama için açık kaynak bir platformdur. Bilgisayarlı görü, NLP, belge AI, ses transkripsiyonu, zaman serileri ve ajan izleri, RLHF ve RAG QA dahil LLM değerlendirmesini destekler. API, Python SDK ve webhook'lar projeleri ML hattına bağlayarak ön etiketleme, aktif öğrenme ve model değerlendirmesi sağlar.

Nasıl kullanılır Label Studio?

pip ile kurun (pip install -U label-studio), label-studio çalıştırın ve uygulamayı http://localhost:8080 adresinde açın. Kayıt olun, proje oluşturun, veri içe aktarın, etiketleme şablonu seçin, etiketleri özelleştirin ve açıklamaya başlayın.

Label Studio Temel Özellikler

Programlanabilir arayüzler

Özel düzenler ve şablonlar verilerinize, görevlerinize ve değerlendirme kriterlerinize uyum sağlar.

ML / AI hattınıza entegre

API, Python SDK ve webhook'larla proje oluşturma, tahmin akışı ve eğitim, aktif öğrenme ile değerlendirme iş akışlarını gerçek zamanlı tetikleme.

Her veri ve modeli bağlayın

Herhangi bir depodan veri senkronize edin ve AI destekli etiketleme, kıyaslama ve sürekli model değerlendirmesi için modelleri bağlayın.

LLM ve ajan değerlendirmesi

Human-in-the-loop inceleme için gözlemlenebilirlik araçları, RLHF tercih toplama, özel kıyaslamalar ve RAG ile üretilen yanıtları değerlendirme.

Çok modlu etiketleme

Görüntü, metin, ses, video, zaman serileri ve çok modlu görevler: sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon, NER, transkripsiyon ve diyalog.

Label Studio Kullanım Durumları

Ajan izleri ve LLM çıktılarının human-in-the-loop incelemesi

Nesne algılama ve anlamsal segmentasyon için bilgisayarlı görü açıklaması

NLP projeleri için belge OCR ve adlandırılmış varlık tanıma

Ölçekli ses transkripsiyonu ve konuşmacı ayrımı

RLHF tercih toplama ve LLM kıyaslama değerlendirmesi

Label Studio Sık sorulan sorular

Label Studio sistem gereksinimleri nelerdir?

Label Studio, Python 3.8+ ile Linux, Windows veya macOS'ta çalışır. Üretim için 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ veya SQLite 3.35+ önerilir. Varsayılan port 8080.

Label Studio nasıl kurulur?

Python sanal ortamında pip install label-studio çalıştırın, ardından label-studio ile sunucuyu başlatın. Docker, Homebrew ve kaynaktan kurulum da belgelenmiştir.

Hangi veri türlerini etiketleyebilirim?

Görüntü, metin, ses, video, HTML, zaman serileri, çok modlu ve ajan izleri; sınıflandırma, algılama, segmentasyon, NER, transkripsiyon ve LLM değerlendirme şablonlarıyla.

Label Studio Ürün Geçmişi & Resmi Bağlantılar

Label Studio Destek E-postası, Müşteri hizmetleri iletişim kanalı & İade iletişimi vb.

Daha Fazla İletişim için şu adresi ziyaret edin: Hakkımızda Sayfası(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Şirket Bilgisi

Label Studio Şirket adı: HumanSignal

Label Studio Geliştirici Türü: company

Hakkında daha fazla bilgi Label Studio, Lütfen ziyaret edin: Hakkımızda Sayfası(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Fiyatlandırma

Label Studio Fiyatlandırma Bağlantısı: https://humansignal.com/pricing

Label Studio YouTube

Label Studio YouTube Bağlantısı: https://www.youtube.com/channel/UCbloiVAlCYzBatZXk-b5rFQ

Label Studio Twitter

Label Studio Twitter Bağlantısı: https://twitter.com/labelstudiohq

Label Studio LinkedIn

Label Studio LinkedIn Bağlantısı: https://www.linkedin.com/company/heartex/

Label Studio GitHub

Label Studio GitHub Bağlantısı: https://github.com/HumanSignal/label-studio

Label Studio Fiyatlandırma & Planlar

Community Edition

Ücretsiz

Açık kaynak on-premise dağıtım
Çok modlu etiketleme platformu
Yapılandırılabilir etiketleme arayüzü
Yaygın veri türleri için şablonlar
API, SDK ve webhook'lar
Topluluk Slack ve GitHub desteği

Şimdi abone olun ve yükseltin

Starter Cloud

Tekrarlanan

$99 /ay

Tamamen barındırılan hizmet
12 kullanıcıya kadar
Her ek kullanıcı için $49 /ay
Rol tabanlı erişim kontrolü
Kalite iş akışları ve otomatik görev dağıtımı
Özel destek portalı

Şimdi abone olun ve yükseltin

Enterprise

contact

Satışla iletişime geçin

SOC2 ve HIPAA uyumlu bulut veya on-premise
SAML veya LDAP ile SSO
Programlanabilir ve gömülebilir arayüzler
LLM-as-a-judge, otomatik ve toplu etiketleme
En yüksek öncelikli SLA'lar
AWS Marketplace'te mevcut

Şimdi abone olun ve yükseltin

Label Studio Etiketler

Açık kaynak Ücretsiz Freemium API mevcut Kendi Barındırma Bulut tabanlı Ekip İşbirliği Web uygulaması

Label Studio İçin En Uygun Meslekler

Yazılım Geliştiriciler Veri Bilimcileri Ürün Yöneticileri Proje ve Program Yöneticileri

Label Studio

Active

Slogan:Veri etiketleme, AI değerlendirme ve human-in-the-loop iş akışları için açık kaynak platform.

Güncellendi:-

Sosyal Medya:

Web Sitesini Aç

Web Sitesini Ziyaret Et

Nedir Label Studio?

Nasıl kullanılır Label Studio?

Label Studio Temel Özellikler

Programlanabilir arayüzler

Özel düzenler ve şablonlar verilerinize, görevlerinize ve değerlendirme kriterlerinize uyum sağlar.

ML / AI hattınıza entegre

API, Python SDK ve webhook'larla proje oluşturma, tahmin akışı ve eğitim, aktif öğrenme ile değerlendirme iş akışlarını gerçek zamanlı tetikleme.

Her veri ve modeli bağlayın

Herhangi bir depodan veri senkronize edin ve AI destekli etiketleme, kıyaslama ve sürekli model değerlendirmesi için modelleri bağlayın.

LLM ve ajan değerlendirmesi

Human-in-the-loop inceleme için gözlemlenebilirlik araçları, RLHF tercih toplama, özel kıyaslamalar ve RAG ile üretilen yanıtları değerlendirme.

Çok modlu etiketleme

Görüntü, metin, ses, video, zaman serileri ve çok modlu görevler: sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon, NER, transkripsiyon ve diyalog.

Label Studio Kullanım Durumları

Ajan izleri ve LLM çıktılarının human-in-the-loop incelemesi

Nesne algılama ve anlamsal segmentasyon için bilgisayarlı görü açıklaması

NLP projeleri için belge OCR ve adlandırılmış varlık tanıma

Ölçekli ses transkripsiyonu ve konuşmacı ayrımı

RLHF tercih toplama ve LLM kıyaslama değerlendirmesi

Label Studio Sık sorulan sorular

Label Studio sistem gereksinimleri nelerdir?

Label Studio, Python 3.8+ ile Linux, Windows veya macOS'ta çalışır. Üretim için 16 GB RAM, 50 GB disk, PostgreSQL 13+ veya SQLite 3.35+ önerilir. Varsayılan port 8080.

Label Studio nasıl kurulur?

Python sanal ortamında pip install label-studio çalıştırın, ardından label-studio ile sunucuyu başlatın. Docker, Homebrew ve kaynaktan kurulum da belgelenmiştir.

Hangi veri türlerini etiketleyebilirim?

Görüntü, metin, ses, video, HTML, zaman serileri, çok modlu ve ajan izleri; sınıflandırma, algılama, segmentasyon, NER, transkripsiyon ve LLM değerlendirme şablonlarıyla.