HumanSignal/label-studio

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, HTML 및 시계열 데이터에 라벨을 붙입니다.
• 02템플릿 설정 언어로 정의하는 설정 가능한 라벨링 인터페이스를 제공합니다.
• 03한 인스턴스에서 여러 사용자 계정과 여러 프로젝트를 지원합니다.
• 04로컬 파일, AWS S3, Google Cloud Storage에서 데이터를 가져옵니다.
• 05데이터 파이프라인에 라벨링 기능을 통합하는 REST API를 제공합니다.
• 06사전 라벨링과 액티브 러닝을 위해 ML 백엔드를 연결합니다.

활용 사례

• 객체 감지나 세그멘테이션 같은 컴퓨터 비전 모델을 위한 라벨링된 학습 데이터셋을 만듭니다.
• 분류나 개체명 인식 같은 NLP 작업을 위해 텍스트에 주석을 답니다.
• 모델 예측 결과를 검토하고 수정해 기존 학습 데이터를 개선합니다.
• 여러 어노테이터가 함께 사용하는 팀 라벨링 작업 공간을 운영합니다.

빠른 시작

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   pip으로 설치합니다(Python 3.10 이상 필요)

   pip install label-studio
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   서버를 시작한 다음 http://localhost:8080 을 엽니다

   label-studio

사용 전 알아둘 점

• !로컬에서 pip으로 설치하려면 Python 3.10 이상이 필요합니다.
• !Windows 설정 시 Gohlke builds에서 lxml wheel을 수동으로 다운로드해야 할 수 있습니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

label-studio은(는) 무엇인가요?

오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열 데이터를 주석 처리하고 ML 모델 형식으로 내보낼 수 있는 오픈소스 데이터 라벨링 도구입니다. Label Studio는 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열 데이터 등의 원시 데이터에 라벨을 붙이는 오픈소스 도구입니다. 팀에서 라벨 형식을 정의하고 주석 데이터를 다양한 모델 형식으로 내보낼 수 있는 설정 가능한 웹 인터페이스를 제공합니다. 머신러닝 모델용 신규 데이터셋을 준비하거나 기존 학습 데이터를 개선하는 데 사용합니다.

label-studio은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

label-studio은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

label-studio은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. label-studio의 마지막 커밋은 2026년 11월 7일입니다.

label-studio은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

객체 감지나 세그멘테이션 같은 컴퓨터 비전 모델을 위한 라벨링된 학습 데이터셋을 만듭니다. 분류나 개체명 인식 같은 NLP 작업을 위해 텍스트에 주석을 답니다. 모델 예측 결과를 검토하고 수정해 기존 학습 데이터를 개선합니다. 여러 어노테이터가 함께 사용하는 팀 라벨링 작업 공간을 운영합니다.

label-studio는 어떻게 설치하나요?

pip으로 설치합니다(Python 3.10 이상 필요): pip install label-studio 서버를 시작한 다음 http://localhost:8080 을 엽니다: label-studio

label-studio은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/HumanSignal/label-studio