इस प्रोजेक्ट के बारे में

Label Studio एक ओपन-सोर्स डेटा लेबलिंग टूल है जो ऑडियो, टेक्स्ट, छवियों, वीडियो और टाइम सीरीज़ सहित कई डेटा प्रकारों का समर्थन करता है। यह लेबलिंग के लिए एक सरल और सीधा UI प्रदान करता है और डेटा को विभिन्न मॉडल प्रारूपों में निर्यात कर सकता है। यह टूल कच्चे डेटा तैयार करने या मौजूदा प्रशिक्षण डेटा को बेहतर बनाने के लिए उपयोगी है, जिससे अधिक सटीक मशीन लर्निंग मॉडल बनाए जा सकें। मुख्य विशेषताओं में साइन-अप और लॉगिन के साथ बहु-उपयोगकर्ता लेबलिंग, एक इंस्टेंस में कई प्रोजेक्ट्स के लिए समर्थन, कॉन्फ़िगर करने योग्य लेबल प्रारूप, और प्री-लेबलिंग, ऑनलाइन लर्निंग तथा एक्टिव लर्निंग के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ एकीकरण शामिल है। यह फ़ाइलों या क्लाउड स्टोरेज (Amazon S3, Google Cloud Storage, JSON, CSV, TSV, RAR, ZIP) से डेटा आयात करने की अनुमति देता है। Label Studio को Docker, pip, poetry, या Anaconda के माध्यम से स्थानीय रूप से स्थापित किया जा सकता है, और इसे Heroku, Azure, या Google Cloud Platform जैसे क्लाउड इंस्टेंस पर तैनात किया जा सकता है। इसमें डेटा पाइपलाइनों में एम्बेड करने के लिए एक REST API शामिल है और सामान्य लेबलिंग कार्यों के लिए विभिन्न टेम्पलेट प्रदान करता है। इकोसिस्टम में React और mobx-state-tree के साथ निर्मित एक फ्रंटएंड लाइब्रेरी, डेटा अन्वेषण के लिए एक Data Manager लाइब्रेरी, और लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ के साथ संगत प्रारूपों में लेबल एन्कोड करने के लिए कन्वर्टर शामिल हैं। सॉफ़्टवेयर Apache 2.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है।