Label Studio: Гибкая платформа для маркировки данных
Label Studio представляет собой открытый источник платформу для маркировки данных, которая является одной из самых гибких в своей области.
Особенности
Универсальность в маркировке
Label Studio позволяет маркировать различные типы данных, включая изображения, аудио, текст, временные ряды, мульти-доменовые данные и видео. Это делает ее идеальным инструментом для работы с разнообразными данными, которые могут быть использованы для обучения и настройки моделей искусственного интеллекта.
Настройка и гибкость
Платформа обладает высокой степенью настройки. Конфигурируемые макеты и шаблоны могут адаптироваться под ваш набор данных и рабочий процесс. Вы можете настроить ее в соответствии с конкретными требованиями проекта.
Интеграция с ML/AI-пайплайном
Label Studio легко интегрируется с вашим ML/AI-пайплайном. Через вебхуки, Python SDK и API вы можете выполнять аутентификацию, создавать проекты, импортировать задачи, управлять предсказаниями моделей и многое другое.
Помощь ML в маркировке
С помощью интеграции с ML-бэкэндом можно сэкономить время на маркировке данных. Предсказания ML могут помочь в процессе маркировки, делая его более эффективным.
Подключение облачного хранилища
Вы можете подключить облачное объектное хранилище, такие как S3 и GCP, и маркировать данные прямо там, что упрощает работу с данными, хранящимися в облаке.
Использование
Подготовка и управление данными
В Data Manager можно подготовить и управлять своим набором данных с использованием продвинутых фильтров. Это позволяет эффективно работать с данными и выбирать только те, которые необходимы для маркировки.
Работа с несколькими проектами и пользователями
Label Studio поддерживает работу с несколькими проектами, использованием и типами данных на одной платформе. Это удобно для команд, которые работают над разными задачами и проектами одновременно.
Новости и обновления
В 2024 году были выпущены новые версии и добавлены новые функции. Например, в Label Studio 1.15 был представлен новый тег для маркировки PDF - Paginated Multi-Image Labeling, который отвечает на популярный запрос пользователей о функциональности для маркировки PDF.
Также были выпущены туториалы, которые помогут пользователям понять, как мониторить и оценивать модели в производстве. Это важный аспект работы с моделями, так как понимание производительности модели в реальном времени позволяет делать корректировки и улучшения.
Сообщество
Label Studio имеет активное сообщество, которое включает миллионы маркированных данных элементов, более 11 000 участников в Slack и множество GitHub звезд. Сообщество состоит из дата-сайентистов, которые работают над улучшением своих моделей. Вы можете присоединиться к сообществу, читать блоги, подписаться на новостную рассылку, участвовать в вебинарах и многое другое.
Label Studio - это мощный и гибкий инструмент для маркировки данных, который продолжает развиваться и улучшаться, предоставляя пользователям все больше возможностей для работы с данными и настройки моделей искусственного интеллекта.
