Label Studio

Active

Khẩu hiệu (Tagline):Nền tảng mã nguồn mở cho gán nhãn dữ liệu, đánh giá AI và quy trình human-in-the-loop.

Đã cập nhật:-

Mạng Xã hội:

Bộ dữ liệu AI Công cụ phát triển AI Nhận dạng và Phân tích Hình ảnh Tác nhân AI Trích xuất tài liệu bằng AI Chuyển giọng nói thành văn bản AI Mã nguồn mở Miễn phí Freemium API có sẵn Tự lưu trữ Dựa trên đám mây Cộng tác nhóm Ứng dụng web

Mở Website

Truy cập Website

là gì Label Studio?

Label Studio là nền tảng gán nhãn và chú thích đa phương thức mã nguồn mở. Hỗ trợ thị giác máy tính, NLP, AI tài liệu, phiên âm âm thanh, chuỗi thời gian và đánh giá LLM, gồm trace agent, RLHF và QA RAG. API, Python SDK và webhook kết nối dự án với pipeline ML cho gán nhãn trước, học chủ động và đánh giá mô hình.

Cách sử dụng Label Studio?

Cài bằng pip (pip install -U label-studio), chạy label-studio và mở ứng dụng tại http://localhost:8080. Đăng ký, tạo dự án, nhập dữ liệu, chọn mẫu gán nhãn, tùy chỉnh nhãn và bắt đầu chú thích.

Label Studio Tính năng Cốt lõi

Giao diện lập trình được

Bố cục và mẫu tùy chỉnh phù hợp dữ liệu, tác vụ và tiêu chí đánh giá của bạn.

Tích hợp pipeline ML / AI

API, Python SDK và webhook để tạo dự án, truyền dự đoán và kích hoạt huấn luyện, học chủ động và quy trình đánh giá theo thời gian thực.

Kết nối mọi dữ liệu và mô hình

Đồng bộ dữ liệu từ mọi kho lưu trữ và kết nối mô hình cho gán nhãn hỗ trợ AI, benchmark và đánh giá mô hình liên tục.

Đánh giá LLM và agent

Kết nối công cụ quan sát cho rà soát human-in-the-loop, thu thập ưu tiên RLHF, tạo benchmark tùy chỉnh và đánh giá truy xuất RAG cùng câu trả lời sinh ra.

Gán nhãn đa phương thức

Hình ảnh, văn bản, âm thanh, video, chuỗi thời gian và tác vụ đa phương thức: phân loại, phát hiện đối tượng, phân đoạn, NER, phiên âm và xử lý hội thoại.

Label Studio Ca Sử dụng

Rà soát human-in-the-loop trace agent và đầu ra LLM

Chú thích thị giác máy tính cho phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa

OCR tài liệu và nhận dạng thực thể có tên cho dự án NLP

Phiên âm âm thanh và tách người nói quy mô lớn

Thu thập ưu tiên RLHF và đánh giá benchmark LLM

Label Studio Câu hỏi thường gặp

Yêu cầu hệ thống để cài Label Studio là gì?

Label Studio chạy trên Linux, Windows hoặc macOS với Python 3.8 trở lên. Sản xuất nên dùng 16 GB RAM, 50 GB đĩa, PostgreSQL 13+ hoặc SQLite 3.35+. Cổng mặc định 8080.

Cài Label Studio như thế nào?

Chạy pip install label-studio trong môi trường ảo Python, sau đó khởi động máy chủ bằng label-studio. Docker, Homebrew và cài từ mã nguồn cũng được hướng dẫn trên trang chính thức.

Label Studio hỗ trợ những loại dữ liệu nào?

Hình ảnh, văn bản, âm thanh, video, HTML, chuỗi thời gian, đa phương thức và trace agent, với mẫu cho phân loại, phát hiện, phân đoạn, NER, phiên âm và đánh giá LLM.

Label Studio Bối cảnh Sản phẩm & Liên kết Chính thức

Label Studio Email Hỗ trợ & Liên hệ dịch vụ khách hàng & Liên hệ hoàn tiền, v.v.

Thông tin liên hệ thêm, vui lòng truy cập Trang giới thiệu(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Thông tin Công ty

Label Studio Tên công ty: HumanSignal

Label Studio Loại Lập trình viên: company

Tìm hiểu thêm về Label Studio, Vui lòng truy cập Trang giới thiệu(https://labelstud.io/docs)

Label Studio Bảng giá

Label Studio Liên kết Bảng giá: https://humansignal.com/pricing

Label Studio YouTube

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

Label Studio Twitter

Label Studio Liên kết Twitter: https://twitter.com/labelstudiohq

Label Studio LinkedIn

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

Label Studio GitHub

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

Giá cả & Gói của Label Studio

Community Edition

Miễn phí

Triển khai mã nguồn mở on-premise
Nền tảng gán nhãn đa phương thức
Giao diện gán nhãn có thể cấu hình
Mẫu cho các loại dữ liệu phổ biến
API, SDK và webhook
Hỗ trợ cộng đồng Slack và GitHub

Đăng ký & nâng cấp ngay

Starter Cloud

Định kỳ

$99 /tháng

Dịch vụ được lưu trữ đầy đủ
Tối đa 12 người dùng
$49 /tháng cho mỗi người dùng thêm
Kiểm soát truy cập theo vai trò
Quy trình chất lượng và phân phối tác vụ tự động
Cổng hỗ trợ riêng

Đăng ký & nâng cấp ngay

Enterprise

contact

Liên hệ bán hàng

Đám mây hoặc on-premise tuân thủ SOC2 và HIPAA
SSO với SAML hoặc LDAP
Giao diện lập trình được và nhúng được
LLM-as-a-judge, gán nhãn tự động và hàng loạt
SLA ưu tiên cao nhất
Có trên AWS Marketplace

Đăng ký & nâng cấp ngay

Thẻ của Label Studio

Mã nguồn mở Miễn phí Freemium API có sẵn Tự lưu trữ Dựa trên đám mây Cộng tác nhóm Ứng dụng web

Các ngành nghề phù hợp nhất cho Label Studio

Nhà phát triển phần mềm Nhà khoa học dữ liệu Quản lý sản phẩm Quản lý Dự án & Chương trình

Label Studio

Active

Khẩu hiệu (Tagline):Nền tảng mã nguồn mở cho gán nhãn dữ liệu, đánh giá AI và quy trình human-in-the-loop.

Đã cập nhật:-

Mạng Xã hội:

Mở Website

Truy cập Website

là gì Label Studio?

Cách sử dụng Label Studio?

Label Studio Tính năng Cốt lõi

Giao diện lập trình được

Bố cục và mẫu tùy chỉnh phù hợp dữ liệu, tác vụ và tiêu chí đánh giá của bạn.

Tích hợp pipeline ML / AI

API, Python SDK và webhook để tạo dự án, truyền dự đoán và kích hoạt huấn luyện, học chủ động và quy trình đánh giá theo thời gian thực.

Kết nối mọi dữ liệu và mô hình

Đồng bộ dữ liệu từ mọi kho lưu trữ và kết nối mô hình cho gán nhãn hỗ trợ AI, benchmark và đánh giá mô hình liên tục.

Đánh giá LLM và agent

Kết nối công cụ quan sát cho rà soát human-in-the-loop, thu thập ưu tiên RLHF, tạo benchmark tùy chỉnh và đánh giá truy xuất RAG cùng câu trả lời sinh ra.

Gán nhãn đa phương thức

Label Studio Ca Sử dụng

Rà soát human-in-the-loop trace agent và đầu ra LLM

Chú thích thị giác máy tính cho phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa

OCR tài liệu và nhận dạng thực thể có tên cho dự án NLP

Phiên âm âm thanh và tách người nói quy mô lớn

Thu thập ưu tiên RLHF và đánh giá benchmark LLM

Label Studio Câu hỏi thường gặp

Yêu cầu hệ thống để cài Label Studio là gì?

Label Studio chạy trên Linux, Windows hoặc macOS với Python 3.8 trở lên. Sản xuất nên dùng 16 GB RAM, 50 GB đĩa, PostgreSQL 13+ hoặc SQLite 3.35+. Cổng mặc định 8080.