Label Studio
Label Studio là một công cụ gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở linh hoạt để chú thích nhiều loại dữ liệu khác nhau bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và chuỗi thời gian để chuẩn bị dữ liệu đào tạo cho các mô hình học máy và AI.
https://labelstud.io/?utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:May 8, 2025
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Label Studio
Label Studio đã trải qua sự sụt giảm đáng kể 17,4% về lưu lượng truy cập, với 167.616 lượt truy cập trong tháng 4 năm 2025. Do không có bất kỳ cập nhật hay tính năng mới cụ thể nào gần đây, sự sụt giảm này có thể là do sự cạnh tranh gia tăng từ các công cụ gán nhãn dữ liệu khác với các tính năng hỗ trợ AI tiên tiến.
Label Studio là gì
Label Studio là một nền tảng gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở được phát triển bởi HumanSignal. Nó cung cấp một giao diện có thể cấu hình cao để chú thích nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và chuỗi thời gian. Label Studio cho phép người dùng tạo các dự án gán nhãn tùy chỉnh, nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, hợp tác với các thành viên trong nhóm và xuất dữ liệu đã gán nhãn ở các định dạng tương thích với các khung học máy phổ biến. Nó nhằm mục đích đơn giản hóa quy trình chuẩn bị các tập dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI và học máy.
Các Tính năng Chính của Label Studio
Label Studio là một nền tảng gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở linh hoạt cho việc chú thích các loại dữ liệu khác nhau bao gồm hình ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian và video. Nó cung cấp các giao diện gán nhãn có thể tùy chỉnh, gán nhãn hỗ trợ ML, tích hợp lưu trữ đám mây và hỗ trợ nhiều dự án và người dùng. Nền tảng này cho phép các nhà khoa học dữ liệu và các nhóm học máy chuẩn bị dữ liệu đào tạo, tinh chỉnh các mô hình và xác thực đầu ra AI một cách hiệu quả.
Gán nhãn dữ liệu đa loại: Hỗ trợ chú thích hình ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian, video và các loại dữ liệu đa miền với các giao diện có thể tùy chỉnh.
Gán nhãn hỗ trợ ML: Tích hợp với các mô hình học máy để cung cấp dự đoán và hỗ trợ trong quá trình gán nhãn, tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả.
Tích hợp lưu trữ đám mây: Kết nối trực tiếp với các dịch vụ lưu trữ đối tượng đám mây như S3 và GCP, cho phép người dùng gán nhãn dữ liệu được lưu trữ trong đám mây.
Giao diện gán nhãn có thể tùy chỉnh: Cung cấp các bố cục và mẫu có thể cấu hình có thể được điều chỉnh cho các tập dữ liệu và quy trình làm việc cụ thể bằng cách sử dụng các thẻ giống XML.
Tích hợp API và SDK: Cung cấp webhooks, SDK Python và API để tích hợp liền mạch với các quy trình và quy trình làm việc ML/AI hiện có.
Các Trường hợp Sử dụng của Label Studio
Thị giác máy tính: Chú thích hình ảnh cho các nhiệm vụ phân loại, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa trong các lĩnh vực như lái xe tự động hoặc hình ảnh y tế.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Gán nhãn dữ liệu văn bản cho các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể có tên và trả lời câu hỏi trong các ứng dụng như chatbot hoặc kiểm duyệt nội dung.
Nhận diện giọng nói: Chuyển đổi và chú thích dữ liệu âm thanh cho việc phân loại người nói, nhận diện cảm xúc và ứng dụng chuyển giọng nói thành văn bản trong các trung tâm cuộc gọi hoặc trợ lý giọng nói.
Đánh giá LLM và RAG: Đánh giá và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống tạo ra tăng cường truy xuất bằng cách sử dụng các mẫu đánh giá của con người.
Phân tích dữ liệu IoT và cảm biến: Gán nhãn dữ liệu chuỗi thời gian từ robot, cảm biến và thiết bị IoT cho việc nhận diện hoạt động và phát hiện bất thường trong các ứng dụng công nghiệp hoặc thành phố thông minh.
Ưu điểm
Rất linh hoạt và có thể tùy chỉnh cho nhiều loại dữ liệu và nhiệm vụ gán nhãn
Mã nguồn mở với một cộng đồng lớn và các tùy chọn hỗ trợ doanh nghiệp
Tích hợp tốt với các quy trình ML hiện có và hạ tầng đám mây
Nhược điểm
Có thể yêu cầu chuyên môn kỹ thuật để thiết lập và tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng phức tạp
Hiệu suất có thể bị ảnh hưởng khi xử lý các tập dữ liệu rất lớn
Cách Sử dụng Label Studio
Cài đặt Label Studio: Cài đặt Label Studio bằng pip, brew, git clone hoặc Docker. Ví dụ, sử dụng pip: 'pip install -U label-studio'
Khởi động Label Studio: Chạy lệnh 'label-studio' để khởi động Label Studio. Nó sẽ có sẵn tại http://localhost:8080 theo mặc định
Tạo tài khoản: Đăng ký bằng địa chỉ email và mật khẩu khi bạn lần đầu truy cập Label Studio
Tạo dự án: Nhấp vào 'Tạo' để tạo một dự án gán nhãn mới. Đặt tên cho nó và mô tả tùy chọn
Nhập dữ liệu: Nhấp vào 'Nhập Dữ liệu' và tải lên các tệp dữ liệu mà bạn muốn gán nhãn
Thiết lập giao diện gán nhãn: Nhấp vào 'Thiết lập Gán nhãn', chọn một mẫu hoặc tùy chỉnh giao diện gán nhãn cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn
Bắt đầu gán nhãn: Nhấp vào 'Gán nhãn Tất cả Nhiệm vụ' để bắt đầu gán nhãn dữ liệu đã nhập của bạn
Xuất dữ liệu đã gán nhãn: Khi hoàn tất việc gán nhãn, xuất dữ liệu đã chú thích hoặc các chú thích để sử dụng trong các mô hình học máy của bạn
Câu hỏi Thường gặp về Label Studio
Label Studio là một nền tảng gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở cho phép người dùng gán nhãn nhiều loại dữ liệu khác nhau bao gồm hình ảnh, âm thanh, văn bản, chuỗi thời gian và video cho các dự án học máy và khoa học dữ liệu. Nó cung cấp một giao diện linh hoạt và có thể cấu hình cho các nhiệm vụ chú thích dữ liệu.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết phổ biến

Cập nhật Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
May 7, 2025

Suno AI v4.5: Bản Nâng Cấp Trình Tạo Nhạc AI Tối Thượng trong năm 2025
May 6, 2025

Đánh giá DeepAgent 2025: AI Agent đẳng cấp thượng thừa đang lan truyền khắp mọi nơi
Apr 27, 2025

Hướng dẫn tạo video ôm bằng PixVerse V2.5 | Cách tạo video ôm AI vào năm 2025
Apr 22, 2025
Phân tích Trang web Label Studio
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của Label Studio
167.6K
Lượt truy cập hàng tháng
#219296
Xếp hạng Toàn cầu
#4340
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Apr 2024-Mar 2025
Thông tin chi tiết về Người dùng Label Studio
00:03:11
Thời lượng Truy cập Trung bình
2.8
Số trang mỗi lần Truy cập
44.87%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của Label Studio
US: 17.27%
CN: 15.67%
IN: 6.39%
RU: 5.36%
HK: 4.4%
Others: 50.91%
Truy cập Trang web