Label Studio

Открытый исходный код Data Label это гибкая платформа маркировки данных, разработанная, чтобы помочь вам настроить LLM, подготовить учебные данные или проверить модели ИИ. Он поддерживает широкий спектр типов данных и задач маркировки, предлагая маркировку с помощью ML, интеграцию трубопроводов и масштабируемое сотрудничество между проектами. Платформа подчеркивает настраиваемость, расширяемость и возможность интеграции маркировки непосредственно в рабочие процессы ML / AI.

Ключевые способности

• Многотипная маркировка данных: изображения, аудио, текст, временные ряды, видео и многое другое (GenAI-готовые наложения для изображений, аудио, текста, временных рядов и многодоменных данных)
• ML-ассистированная маркировка: прогнозы моделей для ускорения маркировки с обзором «человек в петле»
• Богатые задачи маркировки: классификация, обнаружение объектов (коробки, полигоны, круги, ключевые точки), семантическая сегментация, OCR, транскрипция, распознавание именованных объектов, Q & A, анализ настроений, маркировка временной шкалы / события и многое другое
• Сотрудничество и управление проектами: несколько проектов, поддержка нескольких пользователей, шаблоны и масштабируемые рабочие процессы
• Интеграции: Webhooks, Python SDK и API для аутентификации, импорта задач, управления прогнозами и подключения к вашему конвейеру ML / AI
• Управление данными: подключение облачного хранилища (S3, GCP), подготовка наборов данных, фильтрация и менеджер данных для исследования наборов данных
• Гибкое развертывание: быстрый запуск с Python, Docker или Docker Compose; поддержка локальных и масштабируемых развертываний
• Расширяемость: настраиваемые теги, шаблоны маркировки и шаблоны для повторных рабочих процессов
• Оценка и тонкая настройка: используйте маркированные данные для контролируемой тонкой настройки, RLHF или оценки результатов модели

Быстрый старт (примеры)

• Установка через Python: pip install -U label-studio и запуск: label-studio.
• Докер: docker run -it -p 8080:8080 -v <path>/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest и посетить http://localhost:8080/.
• Команды быстрой настройки включают миграции, статический сбор активов и этапы запуска, как описано в руководстве по быстрому запуску.

Поддерживаемые случаи использования

• Компьютерное зрение: классификация изображений, обнаружение объектов (коробки, полигоны, круги), семантическая сегментация, предварительная маркировка для более быстрой маркировки
• Аудио и речь: классификация, диаризация говорящего, распознавание эмоций, транскрипция
• NLP & Documents: классификация, извлечение названных объектов, ответы на вопросы, анализ настроений, многозначная таксономия (до 10 000+ классов)
• Time Series & Multi-Domain: маркировка событий, сегментация, классификация временных рядов и многодоменная маркировка данных
• Видео: рабочие процессы маркировки и аннотации, совместимые с видеоданными
• RAG & Evaluation: интеграция для оценки поколения с расширенным поиском и оценки «человек в петле»

Как это работает

1. Создание проектов и подключение источников данных (локальные файлы или облачное хранилище).
2. Определите задачи маркировки с использованием настраиваемых шаблонов и тегов.
3. Данные этикеток со встроенными инструментами или использование маркировки с помощью ML для элементов предварительной маркировки.
4. Обзор, уточнение и экспорт маркированных данных для обучения модели или оценки.
5. Интегрируйтесь с конвейером ML / AI через API, SDK или веб-хуки.

Безопасность и управление

• Поддерживает структурированные рабочие процессы маркировки для обеспечения прослеживаемости и воспроизводимости маркированных данных.
• Предназначен для корпоративного сотрудничества и управления данными между командами.

Основные характеристики

• Многотипная маркировка данных: поддержка изображений, аудио, текста, временных рядов, видео и многого другого
• ML-ассистированная маркировка: прогнозы для ускорения маркировки с обзором «человек в петле»
• Богатые инструменты маркировки: классификация, обнаружение объектов (коробки, полигоны, круги, ключевые точки), сегментация, OCR, транскрипция, QA, NER, чувства и многое другое
• Быстрые шаблоны и настраиваемые теги, чтобы соответствовать вашему рабочему процессу
• Управление данными: интеграция облачного хранилища (S3, GCP), подготовка набора данных и расширенная фильтрация
• Проект и сотрудничество: несколько проектов, пользователи и масштабируемые команды по маркировке
• Интеграция трубопроводов: Webhooks, Python SDK и REST API для автоматизации и интеграции
• Выбор развертывания: локальное, Docker или облачное развертывание
• Поддержка оценки и тонкой настройки: генерация контролируемых данных для точной настройки, RLHF и оценки модели