Deskripsi
Label Studio adalah platform open-source serbaguna yang dirancang untuk pelabelan data, evaluasi AI, dan implementasi alur kerja human-in-the-loop. Platform ini memberdayakan pengguna untuk memberi label pada jenis data apa pun dan mengevaluasi model AI apa pun, menawarkan fleksibilitas melalui antarmuka kustom dan templat yang dapat diadaptasi untuk jenis data, tugas, dan kriteria evaluasi tertentu.
Baca Selengkapnya
Platform ini mendukung berbagai macam modalitas data, termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP), audio dan ucapan, deret waktu, dan data multi-modal. Untuk visi komputer, platform ini memfasilitasi klasifikasi gambar, deteksi objek dengan berbagai jenis bounding box, pelacakan objek, dan segmentasi semantik, dengan opsi untuk pra-pelabelan berbantuan ML. Dalam NLP dan AI dokumen, Label Studio menangani OCR PDF dan gambar, pengenalan entitas bernama, tanya jawab, dan analisis sentimen.
Untuk tugas audio dan ucapan, platform ini menyediakan antarmuka canggih untuk transkripsi audio, diarization pembicara, dan pengenalan emosi. Data deret waktu dapat digunakan untuk klasifikasi, segmentasi, dan pengenalan peristiwa, yang sering kali ditingkatkan oleh kemampuan multi-modal seperti menggunakan aliran video atau audio untuk membantu segmentasi deret waktu. Evaluasi LLM dan agen adalah fokus utama, dengan fitur untuk mengevaluasi jejak agen, mendukung RLHF dan fine-tuning dengan mengumpulkan preferensi manusia, dan melakukan evaluasi LLM melalui benchmark kustom dan perbandingan side-by-side. Platform ini juga mendukung RAG dan retrieval QA dengan mengevaluasi relevansi pengambilan dan menilai jawaban yang dihasilkan.
Label Studio terintegrasi secara mulus ke dalam pipeline ML/AI yang ada melalui API, Python SDK, dan webhook-nya, memungkinkan pembuatan proyek secara real-time, streaming prediksi, dan memicu alur kerja pelatihan, active learning, dan evaluasi. Pengguna dapat menghubungkan data apa pun dari penyimpanan apa pun dan menautkan model apa pun untuk memberdayakan pelabelan berbantuan AI dan evaluasi model berkelanjutan. Platform ini dipercaya oleh banyak pembuat AI, dibuktikan dengan jutaan item data yang diberi label dan kehadiran komunitas yang besar.
Fitur-fitur utama meliputi kemampuan untuk mengkodekan antarmuka pelabelan atau evaluasi apa pun, dukungan untuk data multi-modal, dan alat yang kuat untuk evaluasi AI. Platform ini melayani ilmuwan data, insinyur ML, dan peneliti yang membutuhkan kontrol presisi atas proses anotasi data dan validasi model mereka. Sifat open-source-nya mendorong kolaborasi komunitas dan memungkinkan kustomisasi mendalam.
- KategoriPlatform Machine Learning
- Model HargaSumber Terbuka
- PenerapanOSS, Perusahaan
- PlatformWeb
Fitur Inti Label Studio
Platform pelabelan data open-source
Mendukung anotasi data multi-modal
Evaluasi AI dan alur kerja human-in-the-loop
Antarmuka pelabelan yang dapat disesuaikan
Alat anotasi visi komputer
Anotasi NLP dan AI dokumen
Kemampuan anotasi audio dan ucapan
Pelabelan data deret waktu
Fitur evaluasi LLM dan agen
Dukungan RLHF dan fine-tuning
Evaluasi RAG dan retrieval QA
API dan Python SDK untuk integrasi
Terhubung ke penyimpanan data apa pun
Terintegrasi dengan model ML apa pun
Cara menggunakan Label Studio?
Instal: Gunakan pip, brew, atau Docker untuk menyiapkan Label Studio.
Konfigurasi: Tentukan antarmuka pelabelan dan pengaturan proyek Anda.
Label Data: Anotasi data multi-modal Anda menggunakan antarmuka kustom.
Evaluasi AI: Gunakan platform untuk benchmarking dan mengevaluasi model AI.
Integrasi: Hubungkan Label Studio ke pipeline ML Anda melalui API atau SDK.
Iterasi: Gunakan umpan balik manusia untuk fine-tuning model dan active learning.
Kasus Penggunaan Label Studio
- Anotasi Gambar
- Anotasi Teks
- Transkripsi Audio
- AI Dokumen
- Evaluasi LLM
- Human-in-the-Loop
- Analisis Deret Waktu
- Data Multi-Modal
