Label Studio: โพลตฟอร์มการกำหนดป้ายชื่อข้อมูลที่ยืดหยุ่นและมีประโยชน์มาก
Label Studio เป็นแพลตฟอร์มการกำหนดป้ายชื่อข้อมูลแบบเปิดต้นที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดสำหรับปรับแต่ง LLMs เตรียมข้อมูลฝึกอบรมหรือตรวจสอบโมเดล AI.
คุณสมบัติสำคัญ
- กำหนดป้ายชื่อทุกประเภทข้อมูล: สามารถกำหนดป้ายชื่อ GENAI ที่มีภาพ เสียง ข้อความ คลังเวลา โมเดลหลายโดเมน และวิดีโอได้.
- ปรับแต่งและกำหนดค่าได้: โพลตฟอร์มมีแบบแปลนและแม่แบบที่สามารถปรับแต่งได้เพื่อให้เข้ากับชุดข้อมูลและกระบวนการทำงานของคุณ.
- รวมกับท่อ ML/AI ของคุณ: สามารถเชื่อมต่อกับท่อ ML/AI ของคุณได้ด้วย Webhooks, Python SDK และ API เพื่อให้สามารถยืนยันตัวตน สร้างโครงการ นำเข้างาน จัดการการคาดการณ์โมเดล และอื่นๆ.
- กำหนดป้ายชื่อด้วยความช่วยเหลือจาก ML: ช่วยประหยัดเวลาโดยใช้การคาดการณ์เพื่อช่วยในกระบวนการกำหนดป้ายชื่อด้วยการรวมที่ด้านหลัง ML.
- เชื่อมต่อกับคลาวด์สตรอจ: สามารถเชื่อมต่อกับคลาวด์อ็อบเจ็กต์สตรอจและกำหนดป้ายชื่อข้อมูลตรงนั้นโดยตรงด้วย S3 และ GCP.
การใช้งานจริง
Label Studio สามารถใช้ในหลาย ๆ การใช้งาน เช่น ปรับแต่ง LLMs โดยกำหนดป้ายชื่อข้อมูลสำหรับฝึกอบรมแบบมีผู้ควบคุมหรือปรับปรุงโมเดลโดยใช้ RLHF. นอกจากนี้ยังสามารถประเมิน LLM ด้วยการควบคุมความตอบสนอง การให้คะแนนและเปรียบเทียบด้านข้างด้วย และประเมิน RAG ด้วยคะแนน Ragas และความตอบสนองจากมนุษย์.
ราคา
มี Community Edition และ Enterprise Pricing สำหรับคุณเลือกตามความต้องการและการใช้งานของคุณ.
แทนทางเลือก
ในโลกของการกำหนดป้ายชื่อข้อมูลมีหลายแพลตฟอร์มและเครื่องมืออื่น ๆ ที่สามารถเป็นทางเลือกของคุณ แต่ Label Studio มีคุณสมบัติและความยืดหยุ่นที่ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจและมีประโยชน์มากสำหรับงานของคุณ.
Label Studio เป็นแพลตฟอร์มการกำหนดป้ายชื่อข้อมูลที่มีความยืดหยุ่นและมีประโยชน์มากที่สามารถช่วยให้คุณทำงานด้วย AI ได้ดีและมีประสิทธิภาพมากขึ้น.
