프로젝트 소개

Label Studio는 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열을 포함한 여러 데이터 유형을 지원하는 오픈소스 데이터 라벨링 도구입니다. 간단하고 직관적인 UI를 제공하며, 다양한 모델 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 이 도구는 원시 데이터를 준비하거나 기존 학습 데이터를 개선하여 더 정확한 머신러닝 모델을 구축하는 데 유용합니다. 주요 기능으로는 가입 및 로그인을 통한 다중 사용자 라벨링, 단일 인스턴스에서 여러 프로젝트 지원, 구성 가능한 라벨 형식, 그리고 사전 라벨링, 온라인 학습, 능동 학습을 위한 머신러닝 모델 통합이 있습니다. 파일 또는 클라우드 스토리지(Amazon S3, Google Cloud Storage, JSON, CSV, TSV, RAR, ZIP)에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Label Studio는 Docker, pip, poetry 또는 Anaconda를 통해 로컬에 설치할 수 있으며, Heroku, Azure 또는 Google Cloud Platform과 같은 클라우드 인스턴스에 배포할 수 있습니다. 데이터 파이프라인에 임베딩하기 위한 REST API를 포함하며, 일반적인 라벨링 작업을 위한 다양한 템플릿을 제공합니다. 생태계에는 React와 mobx-state-tree로 구축된 프론트엔드 라이브러리, 데이터 탐색을 위한 Data Manager 라이브러리, 그리고 인기 있는 머신러닝 라이브러리와 호환되는 형식으로 라벨을 인코딩하는 변환기가 포함됩니다. 이 소프트웨어는 Apache 2.0 라이선스로 배포됩니다.