Label 是一个开源的数据标注工具，由 Human （原 ）推出，主要用于机器学习和数据科学领域，帮助用户对各种类型的数据进行标注和注释，以生成高质量的训练数据。它支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的标注，适用于自然语言处理、图像识别、语音识别等多种应用场景。Label 的特点在于其灵活性、易用性和强大的功能特性，使其成为研究人员和开发者的首选工具。
功能特性
Label 的主要功能包括：
多类型数据支持：支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的标注，满足不同AI模型的训练需求。
自定义标注界面：用户可以根据项目需求自定义标注界面和标注任务，调整标注工具的外观和功能，提高工作效率。
交互式标注体验：提供交互式的标注体验，用户可以在浏览器中方便地进行标注工作，并实时查看标注效果。
集成与扩展性：可以与其他工具和平台集成，如机器学习框架、数据库、云存储等，同时支持插件和脚本扩展功能，以满足更复杂的标注需求。
开源与可扩展：Label 是开源的，意味着用户可以自由地修改和扩展其功能，社区也提供了丰富的插件和模板，帮助用户快速开始标注工作。
易于使用：界面直观易用，即使是没有编程背景的用户也能快速上手进行标注工作。
Label 提供的数据标注模板
Label 提供了多种模板以辅助数据标注，同时也允许您通过专门设计的配置语言创建自定义模板。
常见的标注模板和应用场景涵盖如下图：
使用Label 设置机器学习模型
通过Label 的机器学习SDK连接您的首选机器学习模型，遵循以下步骤：
启动自己的机器学习后端服务器。在项目设置的模型页面连接Label 至该服务器。
这使您能够实现：
预标注数据，基于模型预测。
在线学习，新注释生成时即时重训练模型。
主动学习，仅对数据中最复杂的示例进行标注。
将Label 与现有工具集成
您可以独立使用Label 作为机器学习工作流程的一部分，或将前端或后端集成到现有工具中。
管理界面
安装使用Label
本地安装
在容器中运行Label ，并在:8080访问。
docker pull heartexlabs/label-studio:latest
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest生成的所有资产，包括数据库存储.和上传文件，都位于./目录下。
使用pip本地安装
# 需要Python >=3.8
pip install label-studio
# 在http://localhost:8080启动服务器
label-studio使用本地安装
conda create --name label-studio
conda activate label-studio
conda install psycopg2
pip install label-studio本地开发安装
# 安装所有依赖项
pip install poetry
poetry install
# 执行数据库迁移
python label_studio/manage.py migrate
python label_studio/manage.py collectstatic
# 以开发模式在http://localhost:8080启动服务器
python label_studio/manage.py runserver总结
Label 作为一个多功能、易用且开源的数据标注工具，在机器学习和数据科学领域具有广泛的应用前景。无论是在学术研究还是在工业应用中，Label 都能够有效地提高数据标注的效率和质量，为AI模型的训练提供坚实的数据支撑。
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