ლეიბლის სტუდია

Label Studio-ს ძირითადი ინფორმაცია

რა არის Label Studio?

ლეიბლის სტუდია არის HumanSignal-ის მიერ შექმნილი ღია კოდის მონაცემთა მარკირებისა და ანოტაციის პლატფორმა. ის საშუალებას აძლევს მანქანური სწავლების გუნდებს, მარკირება გაუკეთონ ტექსტს, სურათებს, აუდიოს, ვიდეოს, დროის სერიებს და მულტიმოდალური მონაცემთა ნაკრებები ერთიანი, კონფიგურირებადი ინტერფეისის მეშვეობით. გუნდები მას იყენებენ ტრენინგის მონაცემების მოსამზადებლად, LLM შეფასებების გასაშვებად, RLHF პარამეტრების შესაგროვებლად და მორგებული ანოტაციების სამუშაო პროცესების შესაქმნელად მომწოდებლის შეზღუდვის გარეშე. 

პლატფორმას აქვს 50-ზე მეტი წინასწარ აწყობილი შაბლონი, Python SDK, REST API და webhook მხარდაჭერა, ამიტომ ის პირდაპირ ინტეგრირდება არსებულ MLOps პროცესორებში. 24 000-ზე მეტი GitHub ვარსკვლავით და Apache 2.0 ლიცენზიით, ის ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გავრცელებული ანოტაციის ინსტრუმენტია საწარმოო ML-ში.

ორგანიზაციებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ მასშტაბური მმართველობა და თანამშრომლობა, ფასიანი Starter Cloud და Enterprise ვერსიები ამატებენ RBAC-ს, ხარისხის უზრუნველყოფის სამუშაო პროცესებს და მართულ ინფრასტრუქტურას. Label Studio ეხმარება ბიზნესებს ნედლი მონაცემების უფრო სწრაფად გადაქცევაში ზუსტ, მოდელისთვის მზა მონაცემთა ნაკრებებად.

Label Studio-ს ძირითადი მახასიათებლები

კონფიგურირებადი მრავალმოდალური ანოტაციის ინტერფეისი

Label Studio მხარს უჭერს სურათებს, ტექსტს, აუდიოს, ვიდეოს და დროის სერიებს ერთ პროექტში. მისი XML-ზე დაფუძნებული ეტიკეტირების კონფიგურაციის ენა საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ მორგებული ტაქსონომიები, პირობითი ლოგიკა და განლაგების წესები. ეს ნიშნავს, რომ ერთი ინსტრუმენტი ცვლის სამ ან ოთხპუნქტიან გადაწყვეტილებებს, რაც დაზოგავს ლიცენზიის ხარჯებს და თქვენი მონაცემთა ოპერაციების გუნდის ინტეგრაციის დროს.

მანქანური სწავლების ბექენდ ინტეგრაცია

თქვენ შეგიძლიათ ნებისმიერი ML მოდელი დააკავშიროთ Label Studio-სთან წინასწარი მარკირებისთვის, ინტერაქტიული პროგნოზირებისთვის და ონლაინ სწავლებისთვის. ML backend SDK იღებს მორგებულ ინფერენციის სერვერებს, რაც ნიშნავს, რომ თქვენს მოდელს შეუძლია შემოგთავაზოთ ანოტაციები ადამიანის მიერ დავალების გახსნამდეც კი. მხოლოდ ამან შეიძლება შეამციროს ანოტაციების გამტარუნარიანობა 40-60 პროცენტით განმეორებითი კლასიფიკაციის სამუშაოებზე.

Python SDK, REST API და Webhooks

Label Studio-ში ყველა მოქმედება პროგრამირებადია. SDK (ახლა 2.0 ვერსიაშია) საშუალებას გაძლევთ პროექტების შექმნა, ამოცანების იმპორტი, ექსპორტის გააქტიურება და ანოტატორის პროგრესის მონიტორინგი თქვენი Python სკრიპტებიდან. ვებჰუკები რეალურ დროში მოვლენებს გადასცემენ ქვედა დინამიკურ სისტემებს, რაც ამარტივებს Label Studio-ს CI/CD-თან ან მოდელის გადამზადების ციკლებთან დაკავშირებას.

LLM შეფასება და RLHF სამუშაო პროცესები

Label Studio ახლა მხარს უჭერს აგენტის კვალის მიმოხილვას, LLM-ის პარალელურ შედარებას, ხარისხის კონტროლის მოძიების შეფასებას და ადამიანის პრეფერენციების შეგროვებას. გუნდებისთვის, რომლებიც საბაზისო მოდელებს აზუსტებენ, ეს Label Studio-ს აქცევს როგორც ეტიკეტირების ინსტრუმენტად, ასევე შეფასების ინსტრუმენტად, ყველაფერი ერთი სახურავის ქვეშ.

ხარისხის მიმოხილვა და კონსენსუსის შეფასება

ფასიანი დონეები ხსნის გადაფარვის კონფიგურაციას, მიმომხილველის დანიშვნას, ანოტატორებს შორის შეთანხმების მეტრიკას და დავალებების ავტომატურ გადანაწილებას. ხარისხის კონტროლის ეს სამუშაო პროცესები უზრუნველყოფს, რომ თქვენი მონაცემთა ნაკრები აკმაყოფილებს წარმოების ML-ისთვის საჭირო ოქროს სტანდარტს, განსაკუთრებით რეგულირებად სექტორებში, როგორიცაა ჯანდაცვის და ფინანსები.

Label Studio-ს ფასების გეგმები

Label Studio LLM შეფასებისა და აგენტის კვალის შესამოწმებლად

Label Studio-მ გაცილებით მეტი გაიზარდა, ვიდრე... ტრადიციული ანოტაციამისი ახალი მოდულები ML ინჟინრებს საშუალებას აძლევს შეაფასონ LLM შედეგები, შეაფასონ RAG-ის მოძიების შესაბამისობა, შეადარონ მოდელის პასუხები ერთმანეთის გვერდით და შეაგროვონ RLHF-ისთვის რანჟირებული ადამიანური პრეფერენციები. თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ მორგებული რუბრიკები და ქულების შეფასების საორიენტაციო მაჩვენებლები, შემდეგ კი გაუშვათ LLM შეფასებები, როგორც მოსამართლემ საწარმოს დონეზე. 

გუნდების მშენებლობის აგენტისთვის AI სისტემებისთვის, პლატფორმა ასევე მხარს უჭერს კვალის დონის მიმოხილვას დაკვირვების ინსტრუმენტების დაკავშირებით. ეს Label Studio-ს ძლიერ არჩევნად აქცევს იმ ორგანიზაციებისთვის, რომლებსაც ერთიანი სამუშაო სივრცე სჭირდებათ როგორც მონაცემთა შესაქმნელად, ასევე მოდელის შეფასებისთვის.

დადებითი და უარყოფითი მხარეები

საუკეთესო ლეიბლ სტუდიის ალტერნატივები