描述
Label Studio 是一个多功能的开源平台，专为数据标注、AI 评估和实现人工干预（human-in-the-loop）工作流而设计。它使用户能够标注任何类型的数据并评估任何 AI 模型，通过自定义界面和模板提供灵活性，以适应特定的数据类型、任务和评估标准。
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该平台支持广泛的数据模态，包括计算机视觉、自然语言处理（NLP）、音频和语音、时间序列以及多模态数据。对于计算机视觉，它支持图像分类、各种边界框类型的对象检测、对象跟踪和语义分割，并提供 ML 辅助预标注选项。在 NLP 和文档 AI 方面，Label Studio 处理 PDF 和图像 OCR、命名实体识别、问答和情感分析。
对于音频和语音任务，该平台提供了用于音频转录、说话人分离和情感识别的高级界面。时间序列数据可用于分类、分割和事件识别，通常通过多模态功能得到增强，例如使用视频或音频流来辅助时间序列分割。LLM 和代理评估是其关键重点，提供用于评估代理痕迹的功能，通过收集人类偏好来支持 RLHF 和微调，并通过自定义基准测试和并排比较进行 LLM 评估。它还通过评估检索相关性和对生成答案进行评分来支持 RAG 和检索式问答。
Label Studio 通过其 API、Python SDK 和 Webhook 无缝集成到现有的 ML/AI 管道中，支持实时项目创建、预测流式传输以及触发训练、主动学习和评估工作流。用户可以连接任何存储中的任何数据，并链接任何模型来驱动 AI 辅助标注和持续的模型评估。该平台深受众多 AI 构建者的信赖，数百万数据项的标注和庞大的社区影响力证明了这一点。
主要功能包括编码任何标注或评估界面的能力、对多模态数据的支持以及强大的 AI 评估工具。它适用于需要精确控制数据标注和模型验证过程的数据科学家、机器学习工程师和研究人员。其开源性质促进了社区协作，并允许深度定制。
- 类别机器学习平台
- 定价模式开源
- 部署OSS，企业
- 平台网页版
Label Studio的核心功能
开源数据标注平台
支持多模态数据标注
AI 评估和人工干预工作流
可自定义的标注界面
计算机视觉标注工具
NLP 和文档 AI 标注
音频和语音标注功能
时间序列数据标注
LLM 和代理评估功能
RLHF 和微调支持
RAG 和检索式问答评估
用于集成的 API 和 Python SDK
连接到任何数据存储
与任何 ML 模型集成
如何使用 Label Studio？
安装：使用 pip、brew 或 Docker 设置 Label Studio。
配置：定义您的标注界面和项目设置。
标注数据：使用自定义界面标注您的多模态数据。
评估 AI：使用该平台对 AI 模型进行基准测试和评估。
集成：通过 API 或 SDK 将 Label Studio 连接到您的 ML 管道。
迭代：使用人类反馈进行模型微调和主动学习。
Label Studio的使用案例
- 图像标注
- 文本标注
- 音频转录
- 文档 AI
- LLM 评估
- 人工干预
- 时间序列分析
- 多模态数据
