Label Studio

Wat is Label Studio?

Label Studio is een open-sourceplatform voor het labelen van data en het evalueren van AI, onderhouden door HumanSignal. Teams installeren het zelf met pip, Homebrew, Docker of vanuit de Git-repository en openen het vervolgens in een browser. Het verwerkt veel soorten data in één tool: afbeeldingen en video voor classificatie, objectdetectie, tracking en segmentatie, documenten en tekst voor OCR, herkenning van named entities en sentimentanalyse, audio voor transcriptie en sprekerdiarisatie, en tijdreeksen van sensoren. Een nieuwere groep sjablonen bestrijkt werk met generatieve AI, waaronder LLM-evaluatie met eigen beoordelingsrubrieken, het beoordelen van RAG-antwoorden, het verzamelen van voorkeuren voor RLHF en het beoordelen van agenttraces. De labelinterfaces zijn configureerbaar, opslag en modellen kunnen worden gekoppeld voor voorlabeling, en een API, Python SDK en webhooks verbinden het met ML-pipelines. Daarnaast wordt een aparte Enterprise-editie aangeboden.

Belangrijkste functies

Zo werkt Label Studio

1. Installeren

   Voeg het pakket toe met pip, gebruik de Homebrew-cask, haal de Docker-image op of bouw vanuit de Git-repository.

2. Starten

   Start de server met de opdracht label-studio en open hem in een browser. Het Docker-voorbeeld serveert hem op poort 8080.

3. Importeren en labelen

   Haal data binnen, kies of pas een labelsjabloon aan en begin met annoteren.

Toepassingen

Datasets voor objectdetectie

Een visionteam tekent begrenzingskaders en polygonen op afbeeldingen om een detector te trainen.

Informatie uit documenten halen

Annotators markeren entiteiten in pdf’s en ingescande pagina’s om trainingssets voor NER en OCR te bouwen.

Analyse van gespreksopnames

Audio van een callcenter wordt getranscribeerd, per spreker opgesplitst en in dezelfde taak als tekst gelabeld.

Output van LLM’s beoordelen

Beoordelaars scoren antwoorden van modellen aan de hand van een rubriek of vergelijken twee modellen naast elkaar.

Segmentatie van sensordata

Engineers markeren activiteitsgebieden en losse gebeurtenissen in tijdreeksen van apparaten.

Goed om te weten

Je host het zelf

De open-sourceeditie is software die je zelf installeert en draait, geen gehoste dienst waarvoor je je registreert.

Sommige interfaces zijn Enterprise-functies

Blogartikelen op de site beschrijven de annotatie-interfaces voor DICOM en LiDAR als onderdeel van Label Studio Enterprise.

Er zijn twee edities

De site verwijst naar een Community Edition en een Enterprise-platform, met een pagina om de versies te vergelijken.

Veelgestelde vragen

Voor wie

• ML-engineers
• Datawetenschappers
• Annotatieteams
• AI-onderzoekers
• Academische labs

Tagsdata labelingannotationLLM evaluationopen sourcehuman-in-the-loop

Gebruikt in deze gidsen

• Een AI-app bouwen: de toolstack, laag voor laagFase 8: Evaluatie en monitoring

Elke gids zet de fasen van één klus op een rij, met de tools die je in elke fase helpen. Alle gidsen

Alternatieven voor Label Studio

Tool	Gratis abonnement	Vanafprijs	API
CVATPlatform voor data-annotatie om afbeeldingen, video, 3D-puntenwolken en audio te labelen, beschikbaar in de cloud, zelf gehost en als open source.	Ja	—	Ja
Segments.aiPlatform voor datalabeling in robotica en autonoom rijden dat 3D-puntenwolken en camerabeelden samen annoteert.	—	—	Ja
Digitap.aiAPI-platform voor banken en fintechs voor digitale KYC-onboarding, analyse van bankafschriften en kredietbeoordeling met alternatieve data.	—	—	Ja
UUltralyticsComputervisionplatform van de makers van YOLO om data te annoteren, modellen te trainen op cloud-GPU’s en ze in te zetten.	Ja	—	Ja
AirbyteOpen-source platform voor dataverplaatsing dat gegevens uit meer dan 700 bronnen repliceert en beschikbaar maakt voor analyses en AI-agents.	—	—	Ja

Staan in dezelfde categorieën als Label Studio. Een vanafprijs staat er alleen als we die op de prijspagina van de maker hebben gecontroleerd; een streepje betekent niet gecontroleerd of niet gepubliceerd. Alle tools in de categorie Beeldherkenning en OCR