Label Studio

Label Studio：免费开源数据标注工具

Label Studio 是一款由 Human Signal（原 Heartex）推出的免费开源数据标注工具。在 GitHub 上，该项目获得了近 1.4 万的星标，非常适合开发人员微调大型语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。

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

1. 首先确认在电脑上已安装好 libq-dev 和 python3-dev 依赖项。
2. 然后使用
   

   Label Studio：免费开源数据标注工具

   Label Studio 是一款由 Human Signal（原 Heartex）推出的免费开源数据标注工具。在 GitHub 上，该项目获得了近 1.4 万的星标，非常适合开发人员微调大型语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。

   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

   1. 首先确认在电脑上已安装好 libq-dev 和 python3-dev 依赖项。
   2. 然后使用 pip install label-studio 命令安装 Label Studio。
   3. 在终端/命令行使用 label-studio start 启动 Label Studio。
   4. 通过 http://localhost:8080打开 Label Studio UI。
   5. 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册。
   6. 单击 Create 创建项目并开始标记数据。
   7. 为项目命名，可输入项目描述并选择颜色。
   8. 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。
   9. 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。
   10. 单击 Save 以保存您的项目。

   如需更多设置和相关操作，请查看官方文档：https://labelstud.io/guide/get_started.html。