Label Studio 是一個開源的數據標注工具，由 Human Signal（原 Heartex）推出，主要用于機器學習和數據科學領域，幫助用戶對各種類型的數據進行標注和注釋，以生成高質量的訓練數據。它支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型的標注，適用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等多種應用場景。Label Studio 的特點在于其靈活性、易用性和強大的功能特性，使其成為研究人員和開發者的首選工具。

一、功能特性

Label Studio 的主要功能包括：

多類型數據支持：支持文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型的標注，滿足不同AI模型的訓練需求。

自定義標注界面：用戶可以根據項目需求自定義標注界面和標注任務，調整標注工具的外觀和功能，提高工作效率。

交互式標注體驗：提供交互式的標注體驗，用戶可以在瀏覽器中方便地進行標注工作，并實時查看標注效果。

集成與擴展性：可以與其他工具和平臺集成，如機器學習框架、數據庫、云存儲等，同時支持插件和腳本擴展功能，以滿足更復雜的標注需求。

開源與可擴展：Label Studio 是開源的，意味著用戶可以自由地修改和擴展其功能，社區也提供了豐富的插件和模板，幫助用戶快速開始標注工作。

易于使用：界面直觀易用，即使是沒有編程背景的用戶也能快速上手進行標注工作。

二、Label Studio提供的數據標注模板

Label Studio提供了多種模板以輔助數據標注，同時也允許您通過專門設計的配置語言創建自定義模板。

常見的標注模板和應用場景涵蓋如下圖：

三、使用Label Studio設置機器學習模型

通過Label Studio的機器學習SDK連接您的首選機器學習模型，遵循以下步驟：

1. 啟動自己的機器學習后端服務器。
2. 在項目設置的模型頁面連接Label Studio至該服務器。

這使您能夠實現：

預標注數據，基于模型預測。

在線學習，新注釋生成時即時重訓練模型。

主動學習，僅對數據中最復雜的示例進行標注。

四、將Label Studio與現有工具集成

您可以獨立使用Label Studio作為機器學習工作流程的一部分，或將前端或后端集成到現有工具中。

五、管理界面

六、安裝使用Label Studio

Docker本地安裝

在Docker容器中運行Label Studio，并在http://localhost:8080訪問。

docker pull heartexlabs/label-studio:latest
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest

生成的所有資產，包括SQLite3數據庫存儲label_studio.sqlite3和上傳文件，都位于./mydata目錄下。

使用pip本地安裝

# 需要Python >=3.8
pip install label-studio
# 在http://localhost:8080啟動服務器
label-studio

使用Anaconda本地安裝

conda create --name label-studio
conda activate label-studio
conda install psycopg2
pip install label-studio

本地開發安裝

# 安裝所有依賴項
pip install poetry
poetry install
# 執行數據庫遷移
python label_studio/manage.py migrate
python label_studio/manage.py collectstatic
# 以開發模式在http://localhost:8080啟動服務器
python label_studio/manage.py runserver

總結

Label Studio 作為一個多功能、易用且開源的數據標注工具，在機器學習和數據科學領域具有廣泛的應用前景。無論是在學術研究還是在工業應用中，Label Studio 都能夠有效地提高數據標注的效率和質量，為AI模型的訓練提供堅實的數據支撐。

官方的文檔：???https://labelstud.io/guide/get_started.html??

倉庫地址：???https://github.com/HumanSignal/label-studio??

本文轉載自公眾號頂層架構領域

原文鏈接：????https://mp.weixin.qq.com/s/pH9eEb1u2bRs6h_SWSR6cw???