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A flexible data labeling tool for all data types. Prepare training data for computer vision, natural language processing, speech, voice, and video models.

Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。

Label Studio的功能特色

  • 支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等
  • 灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流
  • 机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间
  • 多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型
  • 与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。

如何开始使用 Label Studio

  • 首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项
  • 然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio
  • 在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio
  • 通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI
  • 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册
  • 单击 Create 创建项目并开始标记数据
  • 为项目命名,可输入项目描述并选择颜色
  • 单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤
  • 单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称
  • 单击 Save 以保存您的项目

更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

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Ai开发

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Label Studio被关注loading次,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击下方数据查询进入;如果想查询该网站目前数据,建议以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:Label Studio的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求,一些确切的数据则需要找Label Studio的站长进行洽谈提供。如网站IP、PV、跳出率等!

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特别提示

本网页页面内容是由在2023年12月20日[最后更新于2023年12月20日]收集并发布于Ai开发分类下并只作展示之用,酷米站长网不保证该外部链接的准确性和完整性,同时该外部链接的指向不由酷米站长网控制;如果有与Label Studio相关业务事宜,请访问其网站获取联系方式;酷米站长网Label Studio无任何关系,对于Label Studio网站中信息,请用户谨慎辨识真伪。

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热门评论

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