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Label Studio是一个开源数据标注工具。它允许您通过简单直观的UI界面对音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型进行标注,并导出为多种模型格式。可用于准备原始数据或改进现有训练数据,以获得更准确的机器学***模型。
!Label Studio标注不同类型数据的演示GIF
如果您有自定义数据集,可以定制Label Studio以满足您的需求。
Label Studio包含多种标注模板,或可使用专门设计的配置语言创建自定义模板。最常见的标注模板和用例包括文本分类、命名实体识别、图像分割、音频转录等。
***Label Studio Docker镜像可通过docker pull获取。在Docker容器中运行Label Studio并通过http://localhost:8080访问:
# 拉取最新镜像 docker pull heartexlabs/label-studio:latest # 运行容器,映射8080端口并挂载数据卷 docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest
所有生成的资产(包括SQLite3数据库存储label_studio.sqlite3和上传的文件)将保存在./mydata目录中。
您可以通过追加新参数来覆盖默认启动命令:
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest label-studio --log-level DEBUG
Docker Compose脚本提供生产就绪的堆栈,包括以下组件:
通过以下命令从http://localhost开始使用应用:
docker-compose up
您还可以添加MinIO服务器用于本地S3存储。这在本地系统上测试S3存储行为时特别有用。通过以下命令启动:
# Linux系统如非docker组用户需添加sudo docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d
如果没有静态IP地址,必须在hosts文件中创建条目,以便Label Studio和浏览器都能访问MinIO服务器。
使用Label Studio机器学SDK连接您喜爱的机器学模型。步骤如下:
这使您能够:
您可以将Label Studio用作机器学***工作流的独立部分,或将前端或后端集成到现有工具中。
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| label-studio | 服务器,作为pip包分发 |
| 前端库 | Label Studio前端库,使用React构建UI,mobx-state-tree进行状态管理 |
| 数据管理器库 | 数据管理器库,用于数据探索工具 |
| label-studio-converter | 将标签编码为您喜爱的机器学***库格式 |
| label-studio-transformers | 连接并配置用于Label Studio的Transformers库 |
在文章的参考文献部分包含Label Studio的引用:
@misc{Label Studio, title={{Label Studio}: Data labeling software}, url={[***]}, note={Open source software available from [***]}, author={ Maxim Tkachenko and Mikhail Malyuk and Andrey Holmanyuk and Nikolai Liubimov}, year={2020-2025}, }
本软件根据Apache 2.0 LICENSE许可 © Heartex。 2020-2025
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当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。
通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。
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