Label Studio
Piattaforma open source per etichettare i dati e valutare i modelli di IA con la revisione umana.
Label Studio è una piattaforma open source di etichettatura dei dati e valutazione dell’IA di HumanSignal. Label Studio si installa con pip, Homebrew o Docker e si usa in un browser per annotare immagini, video, testo, audio e serie temporali, e per fare valutare a revisori umani gli output degli LLM, le risposte RAG e le tracce degli agenti.
Indicato per Team e ricercatori di machine learning che hanno bisogno di un unico strumento self-hosted per annotare diversi tipi di dati e per la valutazione umana dell’output dei modelli.
- Piattaforme
- Web, API
- Modello di prezzo
- Freemium
- Piano gratuito
- Sì
- API
- Sì
- Sviluppato da
- HumanSignal, Inc.
- Aggiunto
Ultima verifica: . Informazioni tratte da labelstud.io.
Che cos’è Label Studio?
Label Studio è una piattaforma open source di etichettatura dei dati e valutazione dell’IA mantenuta da HumanSignal. I team la installano da soli con pip, Homebrew, Docker o dal repository Git e poi la aprono in un browser. Gestisce molti tipi di dati in un solo strumento: immagini e video per classificazione, rilevamento di oggetti, tracciamento e segmentazione; documenti e testo per OCR, riconoscimento di entità nominate e analisi del sentiment; audio per trascrizione e diarizzazione dei parlanti; e serie temporali da sensori. Un gruppo più recente di modelli copre il lavoro sull’IA generativa, tra cui la valutazione degli LLM con rubriche personalizzate, la valutazione delle risposte RAG, la raccolta di preferenze per l’RLHF e la revisione delle tracce degli agenti. Le interfacce di etichettatura sono configurabili, archivi e modelli si possono collegare per la pre-etichettatura, e un’API, un SDK Python e i webhook la integrano nelle pipeline di ML. È offerta anche un’edizione Enterprise separata.
Funzioni principali
Etichettatura multimodale
Annota immagini, video, testo, documenti, audio e serie temporali in un’unica applicazione.
Strumenti per la visione artificiale
Disegna riquadri, poligoni, cerchi e punti chiave e segue più oggetti da un fotogramma all’altro.
Valutazione di LLM e agenti
Supporta benchmark personalizzati, il confronto affiancato tra modelli, la valutazione delle risposte RAG e la revisione umana delle tracce degli agenti.
Interfacce configurabili
Ti permette di definire layout e modelli adatti ai dati, al compito e ai criteri di valutazione.
Integrazione nelle pipeline
Offre un’API, un SDK Python e webhook per creare progetti, trasmettere previsioni e avviare esecuzioni di addestramento o valutazione.
Etichettatura assistita dai modelli
Collega modelli di ML per pre-etichettare gli elementi e sincronizza i dati da archivi esterni.
Come funziona Label Studio
Installa
Aggiungi il pacchetto con pip, usa il cask di Homebrew, scarica l’immagine Docker o compila dal repository Git.
Avvia
Avvia il server con il comando label-studio e aprilo in un browser; l’esempio con Docker lo rende disponibile sulla porta 8080.
Importa ed etichetta
Porta i dati, scegli o personalizza un modello di etichettatura e inizia ad annotare.
Casi d’uso
- Dataset per il rilevamento di oggetti
- Un team di visione disegna riquadri di delimitazione e poligoni sulle immagini per addestrare un rilevatore.
- Estrazione dai documenti
- Chi annota segna le entità su PDF e pagine scansionate per costruire set di addestramento per NER e OCR.
- Analisi delle registrazioni delle chiamate
- L’audio di un call center viene trascritto, suddiviso per parlante ed etichettato come testo nello stesso compito.
- Revisione dell’output degli LLM
- I revisori valutano le risposte dei modelli rispetto a una rubrica o confrontano due modelli affiancati.
- Segmentazione dei dati dei sensori
- Gli ingegneri segnano le regioni di attività e i singoli eventi nelle serie temporali dei dispositivi.
Cose da sapere
- Lo ospiti tu
- L’edizione open source è un software che installi e fai funzionare tu, non un servizio ospitato con registrazione.
- Alcune interfacce sono funzioni Enterprise
- Gli articoli del blog sul sito descrivono le interfacce di annotazione DICOM e LiDAR come parte di Label Studio Enterprise.
- Esistono due edizioni
- Il sito rimanda a una Community Edition e a una piattaforma Enterprise, con una pagina per confrontare le versioni.
Domande frequenti
Che cos’è Label Studio?
Label Studio è un software open source di HumanSignal per annotare i dati e per coinvolgere revisori umani nella valutazione dei sistemi di IA.
A che cosa serve Label Studio?
Label Studio serve ad annotare i dati di addestramento per il machine learning e a far rivedere e valutare da persone l’output dei modelli di IA, compresi LLM e agenti.
Label Studio è gratis?
L’edizione community di Label Studio è open source e si può scaricare dal sito. HumanSignal offre anche un’edizione Enterprise; la home page non ne indica il prezzo.
Come installo Label Studio?
Label Studio si può installare con pip, tramite un cask di Homebrew, eseguendo l’immagine Docker o clonando il repository Git.
Label Studio ha un’API?
Sì. Label Studio offre un’API, un SDK Python e webhook per collegarlo alle pipeline di ML e IA.
Quali tipi di dati supporta Label Studio?
Label Studio supporta immagini, video, testo e documenti, audio, serie temporali e combinazioni multimodali di questi.
Chi sviluppa Label Studio?
Label Studio è sviluppato da HumanSignal, Inc., indicata nel piè di pagina del sito.
A chi è rivolto
- Ingegneri di ML
- Data scientist
- Team di annotazione
- Ricercatori di IA
- Laboratori universitari
Compare in queste guide
- Creare un’app basata sull’IA: lo stack di strumenti, livello per livelloFase 8: Valutazione e monitoraggio
Ogni guida elenca le fasi di un lavoro e gli strumenti che aiutano in ciascuna. Tutte le guide
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Alternative a Label Studio
| Strumento | Piano gratuito | Prezzo di partenza | API |
|---|---|---|---|
 CVATPiattaforma di annotazione dei dati per etichettare immagini, video, nuvole di punti 3D e audio, offerta in cloud, self-hosted e open source. |
Sì | — | Sì |
 Segments.aiPiattaforma di etichettatura dei dati per robotica e guida autonoma che annota insieme nuvole di punti 3D e immagini delle telecamere. |
— | — | Sì |
 Digitap.aiPiattaforma di API per banche e fintech che copre l’onboarding con KYC digitale, l’analisi degli estratti conto e la valutazione del credito con dati alternativi. |
— | — | Sì |
UltralyticsPiattaforma di visione artificiale degli sviluppatori di YOLO per annotare dati, addestrare modelli su GPU nel cloud e distribuirli. |
Sì | — | Sì |
 AirbytePiattaforma open source per lo spostamento dei dati che replica i dati da più di 700 fonti e li rende disponibili per l’analisi e per gli agenti di IA. |
— | — | Sì |
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