Label Studio

「Label Studio」是什么

Label Studio是一款开源的数据标注平台，旨在为微调大语言模型（LLMs）、准备训练数据或验证人工智能模型提供灵活的解决方案。它支持多种数据类型的标注，具有灵活可配置的特点，能满足不同用户的多样化需求。

功能解析

• 支持多种数据类型标注：可对生成式人工智能（GenAI）相关数据、图像、音频、文本、时间序列、多领域数据以及视频等进行标注。例如在图像方面，能实现图像分类，将图像划分到不同类别；物体检测，在图像上检测物体并支持多种标注形式；语义分割，把图像分割成多个部分 。音频方面，可进行分类、说话人分割、情感识别以及音频转录等操作。
• 集成多种任务类型：针对大语言模型有微调任务，为监督微调标注数据或使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化模型；还有评估任务，如响应审核、评分以及并排比较等。在自然语言处理领域，涵盖文本分类、命名实体提取、问答、情感分析等功能。

产品特色

• 灵活可配置：拥有可配置的布局和模板，能够根据不同的数据集和工作流程进行适配，满足多样化的标注需求。
• 集成性强：通过Webhooks、Python SDK和API等方式，可与机器学习/人工智能（ML/AI）管道集成，实现认证、创建项目、导入任务、管理模型预测等功能。
• 支持云存储连接：能够直接连接到云对象存储（如S3和GCP），方便在云端对数据进行标注。
• 数据管理便捷：在数据管理器中，可使用高级过滤器对数据集进行准备和管理，还支持多个项目、多种用例以及不同数据类型在一个平台上操作。

应用场景

• 计算机视觉领域：在自动驾驶场景中，需要对大量的道路图像进行标注，以训练用于物体检测的模型。Label Studio可以帮助标注人员准确地在图像上标注出车辆、行人、交通标志等物体，通过其灵活的标注工具，支持使用边界框、多边形等多种形式进行标注，提高标注效率和准确性，为自动驾驶模型的训练提供高质量的数据支持。
• 自然语言处理领域：对于智能客服系统的训练，需要对大量的对话文本进行标注。Label Studio可以助力标注人员对文本进行分类、命名实体识别、情感分析等操作。例如将客户咨询文本分类为不同的问题类型，识别出其中的关键实体，判断客户的情感倾向等，从而提升智能客服系统的性能。

使用指南

安装

• PIP方式：在Python虚拟环境中，使用命令pip install -U label-studio安装包，然后通过label-studio命令启动。
• Brew方式：使用命令brew install humansignal/tap/label-studio安装cask，再通过label-studio命令启动。
• Git方式：先使用git clone https://github.com/HumanSignal/label-studio.git克隆仓库，进入目录后安装依赖（cd label-studio pip install poetry poetry install），接着执行数据库迁移（poetry run python label_studio/manage.py migrate）和收集静态文件（poetry run python label_studio/manage.py collectstatic）操作，最后使用poetry run python label_studio/manage.py runserver启动。
• Docker方式：使用命令docker run -it -p 8080:8080 -vpwd/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest运行最新的Docker版本，之后通过访问http://localhost:8080/使用平台。