描述
Unitlab AI 是一个为需要大规模准备生产训练数据的 AI 团队构建的多模态数据平台。在一个受管控的工作空间中,团队可以策划数据,进行人工和 AI 辅助的注释,审查和验证标签,并管理跨多种数据模态的数据集版本、血统和发布。
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该平台支持图像、视频、音频、文本、PDF 和文档数据,DICOM 和体积医学影像、全切片病理以及地理空间影像。通过 AI 辅助的预标记、分割和对象跟踪,加速注释过程,团队可以使用自己的模型将多个预测阶段与人工审查相结合。本体、验证规则、队列、审查阶段和完整的注释历史确保从初始标记到数据集发布的质量管理。
Unitlab AI 还包括嵌入、语义搜索、相似性和策划工具、基于角色的协作和企业安全。它提供云和本地部署,并通过 API、Python SDK 和 CLI 连接数据、存储、模型和工作流。计划从个人的永久免费层到大型团队的专业版、按座位计费和企业选项不等。
- 类别机器学习平台
- 定价模式免费增值
- 部署云端, 本地部署
- 平台网页版
Unitlab AI的核心功能
跨图像、视频、音频、文本、文档、DICOM、病理和地理空间数据的多模态数据策划
带有预标记、分割和对象跟踪的人类和 AI 辅助注释
结合人工审查的自带模型工作流
数据集管理、版本控制、血统和发布
本体、验证规则、队列和受管控的审查阶段
嵌入、语义搜索、相似性和数据策划
基于角色的协作和企业安全
通过 API、Python SDK 和 CLI 提供云和本地部署
如何使用 Unitlab AI?
连接您的数据:将来自云存储或其他来源的数据引入受管控的 Unitlab 工作空间。
策划和准备:搜索、过滤、去重和平衡数据,然后将选定项路由到注释。
使用 AI 和人类进行注释:使用 AI 辅助的预标记或您自己的模型,然后让注释者细化和编辑预测。
审查和验证:运行可配置的审查和批准阶段,包含角色、问题、返工流程和验证规则。
版本和发布:对已批准的数据集进行版本控制,管理下游训练的发布。
Unitlab AI的使用案例
- 计算机视觉数据集
- 医学影像注释
- 金融科技文档 AI
- 多模态 NLP 和音频
- 地理空间和航空制图








