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
数据评估
Label Studio浏览人数已经达到次
,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,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;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要Label Studio的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!本站主要是免费开源的数据标注工具。
版权申明
若无特殊声明,本站所有文章版权均归AI工具集原创和所有,未经许可,任何个人、媒体、网站、团体不得转载、抄袭或以其他方式复制发表本站内容,或在非我站所属的服务器上建立镜像。否则,我站将依法保留追究相关法律责任的权利。 如喜欢本站直接 Ctrl + D 或 ⌘ + D 收藏本站到浏览器书签栏。
本文URL:https://www.iybco.com/webnav/ai-frameworks/show/83.html 转载请注明
本文URL:https://www.iybco.com/webnav/ai-frameworks/show/83.html 转载请注明