Label Studio
Plataforma de código abierto para etiquetar datos y evaluar modelos de IA con revisión humana.
Label Studio es una plataforma de código abierto de etiquetado de datos y evaluación de IA de HumanSignal. Label Studio se instala con pip, Homebrew o Docker y se usa en un navegador para anotar imágenes, video, texto, audio y series temporales, y para que revisores humanos puntúen respuestas de LLM, respuestas de RAG y trazas de agentes.
Ideal para Equipos de aprendizaje automático e investigadores que necesitan una única herramienta autoalojada para anotar varios tipos de datos y para la evaluación humana de los resultados de los modelos.
- Plataformas
- Web, API
- Modelo de precios
- Freemium
- Plan gratuito
- Sí
- API
- Sí
- Desarrollada por
- HumanSignal, Inc.
- Añadida
Última verificación: . Información obtenida de labelstud.io.
¿Qué es Label Studio?
Label Studio es una plataforma de código abierto de etiquetado de datos y evaluación de IA mantenida por HumanSignal. Los equipos la instalan por su cuenta con pip, Homebrew, Docker o desde el repositorio de Git y después la abren en un navegador. Gestiona muchos tipos de datos en una sola herramienta: imágenes y video para clasificación, detección de objetos, seguimiento y segmentación; documentos y texto para OCR, reconocimiento de entidades nombradas y análisis de sentimiento; audio para transcripción y diarización de hablantes; y series temporales de sensores. Un grupo más reciente de plantillas cubre el trabajo con IA generativa, como la evaluación de LLM con rúbricas personalizadas, la calificación de respuestas de RAG, la recogida de preferencias para RLHF y la revisión de trazas de agentes. Las interfaces de etiquetado son configurables, se pueden conectar almacenamiento y modelos para el preetiquetado, y una API, un SDK de Python y webhooks la integran en los flujos de ML. También se ofrece una edición Enterprise aparte.
Funciones principales
Etiquetado multimodal
Anota imágenes, video, texto, documentos, audio y series temporales en una sola aplicación.
Herramientas de visión por computador
Dibuja cuadros, polígonos, círculos y puntos clave, y sigue varios objetos de un fotograma a otro.
Evaluación de LLM y agentes
Admite pruebas de referencia personalizadas, comparación de modelos en paralelo, calificación de respuestas de RAG y revisión humana de trazas de agentes.
Interfaces configurables
Permite definir diseños y plantillas que se ajusten a los datos, a la tarea y a los criterios de evaluación.
Integración en flujos
Ofrece una API, un SDK de Python y webhooks para crear proyectos, transmitir predicciones e iniciar ejecuciones de entrenamiento o de evaluación.
Etiquetado asistido por modelos
Conecta modelos de ML para preetiquetar elementos y sincroniza datos desde almacenamiento externo.
Cómo funciona Label Studio
Instala
Añade el paquete con pip, usa el cask de Homebrew, descarga la imagen de Docker o compílalo desde el repositorio de Git.
Inicia
Arranca el servidor con el comando label-studio y ábrelo en un navegador; el ejemplo de Docker lo sirve en el puerto 8080.
Importa y etiqueta
Trae los datos, elige o personaliza una plantilla de etiquetado y empieza a anotar.
Casos de uso
- Conjuntos de datos de detección de objetos
- Un equipo de visión dibuja cuadros delimitadores y polígonos sobre imágenes para entrenar un detector.
- Extracción de documentos
- Los anotadores marcan entidades en PDF y páginas escaneadas para crear conjuntos de entrenamiento de NER y OCR.
- Análisis de grabaciones de llamadas
- El audio de un centro de contacto se transcribe, se separa por hablante y se etiqueta como texto en la misma tarea.
- Revisión de resultados de LLM
- Los revisores califican las respuestas de un modelo según una rúbrica o comparan dos modelos en paralelo.
- Segmentación de datos de sensores
- Los ingenieros marcan regiones de actividad y eventos aislados en series temporales de dispositivos.
Lo que debes saber
- Lo alojas tú
- La edición de código abierto es software que instalas y ejecutas, no un servicio alojado con registro.
- Algunas interfaces son funciones Enterprise
- Las entradas del blog del sitio describen las interfaces de anotación de DICOM y LiDAR como parte de Label Studio Enterprise.
- Existen dos ediciones
- El sitio enlaza a una Community Edition y a una plataforma Enterprise, con una página para comparar las versiones.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Label Studio?
Label Studio es software de código abierto de HumanSignal para anotar datos y para incluir a revisores humanos cuando se evalúan sistemas de IA.
¿Para qué se usa Label Studio?
Label Studio se usa para anotar datos de entrenamiento de aprendizaje automático y para que personas revisen y puntúen los resultados de modelos de IA, incluidos LLM y agentes.
¿Label Studio es gratis?
La edición comunitaria de Label Studio es de código abierto y se puede descargar desde el sitio. HumanSignal ofrece también una edición Enterprise; la página de inicio no indica su precio.
¿Cómo se instala Label Studio?
Label Studio se puede instalar con pip, mediante un cask de Homebrew, ejecutando la imagen de Docker o clonando el repositorio de Git.
¿Label Studio tiene una API?
Sí. Label Studio ofrece una API, un SDK de Python y webhooks para conectarlo con flujos de ML y de IA.
¿Qué tipos de datos admite Label Studio?
Label Studio admite imágenes, video, texto y documentos, audio, series temporales y combinaciones multimodales de estos.
¿Quién desarrolla Label Studio?
Label Studio la desarrolla HumanSignal, Inc., que aparece en el pie de página del sitio.
Para quién es
- Ingenieros de ML
- Científicos de datos
- Equipos de anotación
- Investigadores de IA
- Laboratorios universitarios
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Alternativas a Label Studio
| Herramienta | Plan gratuito | Precio inicial | API |
|---|---|---|---|
 CVATPlataforma de anotación de datos para etiquetar imágenes, video, nubes de puntos 3D y audio, disponible en la nube, autoalojada y de código abierto. |
Sí | — | Sí |
 Segments.aiPlataforma de etiquetado de datos para robótica y conducción autónoma que anota nubes de puntos 3D e imágenes de cámara a la vez. |
— | — | Sí |
 Digitap.aiPlataforma de API para bancos y fintech que cubre la incorporación con KYC digital, el análisis de extractos bancarios y la evaluación crediticia con datos alternativos. |
— | — | Sí |
UltralyticsPlataforma de visión artificial de los creadores de YOLO para anotar datos, entrenar modelos en GPU en la nube y desplegarlos. |
Sí | — | Sí |
 AirbytePlataforma de código abierto para mover datos que replica información de más de 700 fuentes y la pone al alcance de la analítica y de los agentes de IA. |
— | — | Sí |
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