Label Studio

Active

ٹیگ لائن:ڈیٹا لیبلنگ، AI تشخیص اور human-in-the-loop ورک فلو کے لیے اوپن سورس پلیٹ فارم۔

اپ ڈیٹ شدہ:-

سوشل میڈیا:

AI ڈیٹا سیٹس اے آئی ڈویلپر ٹولز تصویری شناخت اور تجزیہ AI ایجنٹ AI دستاویز نکالنا AI تقریر سے متن اوپن سورس مفت فریمیئم API دستیاب خود میزبانی کلاؤڈ پر مبنی ٹیم تعاون ویب ایپ

ویب سائٹ کھولیں

ویب سائٹ دیکھیں

کیا ہے Label Studio?

Label Studio ملٹی ماڈل ڈیٹا لیبلنگ اور annotation کے لیے اوپن سورس پلیٹ فارم ہے۔ کمپیوٹر ویژن، NLP، document AI، آڈیو ٹرانسکرپشن، ٹائم سیریز اور LLM تشخیص سمیت ایجنٹ ٹریسز، RLHF اور RAG QA کی حمایت کرتا ہے۔ API، Python SDK اور webhooks پروجیکٹس کو ML پائپ لائن سے جوڑتے ہیں۔

استعمال کرنے کا طریقہ Label Studio?

pip سے انسٹال کریں (pip install -U label-studio)، label-studio چلائیں اور http://localhost:8080 پر ایپ کھولیں۔ سائن اپ کریں، پروجیکٹ بنائیں، ڈیٹا درآمد کریں، لیبلنگ ٹیمپلیٹ منتخب کریں، لیبلز حسب ضرورت بنائیں اور annotation شروع کریں۔

Label Studio بنیادی خصوصیات

پروگرام ایبل انٹرفیسز

کسٹم لے آؤٹس اور ٹیمپلیٹس آپ کے ڈیٹا، ٹاسکس اور تشخیص کے معیار کے مطابق ہوتے ہیں۔

ML / AI پائپ لائن میں مربوط

API، Python SDK اور webhooks سے پروجیکٹس بنائیں، پیشن گوئیاں اسٹریم کریں، اور ٹریننگ، active learning اور تشخیص ورک فلو real-time میں چلائیں۔

کوئی بھی ڈیٹا اور ماڈل جوڑیں

کسی بھی اسٹوریج سے ڈیٹا سنک کریں اور AI معاون لیبلنگ، benchmarking اور مسلسل ماڈل تشخیص کے لیے ماڈلز جوڑیں۔

LLM اور ایجنٹ تشخیص

human-in-the-loop جائزے کے لیے observability ٹولز، RLHF ترجیحات جمع کریں، کسٹم benchmarks بنائیں، اور RAG retrieval اور تیار شدہ جوابات کا جائزہ لیں۔

ملٹی ماڈل لیبلنگ

تصاویر، متن، آڈیو، ویڈیو، ٹائم سیریز اور ملٹی ماڈل ٹاسکس: درجہ بندی، آبجیکٹ ڈیٹیکشن، segmentation، NER، ٹرانسکرپشن اور ڈائیلاگ۔

Label Studio استعمال کے کیسز

ایجنٹ ٹریسز اور LLM آؤٹ پٹ کا human-in-the-loop جائزہ

آبجیکٹ ڈیٹیکشن اور semantic segmentation کے لیے کمپیوٹر ویژن annotation

NLP پروجیکٹس کے لیے دستاویز OCR اور NER

بڑے پیمانے پر آڈیو ٹرانسکرپشن اور speaker diarization

RLHF ترجیحات جمع کرنا اور LLM benchmark تشخیص

Label Studio اکثر پوچھے گئے سوالات

Label Studio کی سسٹم ضروریات کیا ہیں؟

Label Studio Linux، Windows یا macOS پر Python 3.8+ کے ساتھ چلتا ہے۔ پروڈکشن کے لیے 16GB RAM، 50GB ڈسک، PostgreSQL 13+ یا SQLite 3.35+ تجویز کیا جاتا ہے۔ ڈیفالٹ پورٹ 8080۔

Label Studio کیسے انسٹال کریں؟

Python virtual environment میں pip install label-studio چلائیں، پھر label-studio سے سرور شروع کریں۔ Docker، Homebrew اور سورس انسٹال بھی دستاویز ہیں۔

میں کون سے ڈیٹا اقسام لیبل کر سکتا ہوں؟

تصویر، متن، آڈیو، ویڈیو، HTML، ٹائم سیریز، ملٹی ماڈل اور ایجنٹ ٹریسز، درجہ بندی، ڈیٹیکشن، segmentation، NER، ٹرانسکرپشن اور LLM تشخیص کے ٹیمپلیٹس کے ساتھ۔