Label Studio

¿Qué es Label Studio?

Label Studio es una plataforma de etiquetado de datos open source utilizada para preparar y gestionar datos de entrenamiento y evaluar sistemas de IA. Admite flujos de trabajo de ajuste fino para modelos de lenguaje grandes (LLMs), etiquetado supervisado y casos de uso de evaluación como comparaciones lado a lado y moderación de respuestas.

La plataforma está diseñada para funcionar con muchos tipos de datos, como imágenes, audio y voz, texto, series temporales y video, utilizando interfaces de etiquetado apropiadas para cada modalidad (por ejemplo, clasificación, detección de objetos, segmentación, transcripción y seguimiento).

Características principales

• Plataforma de etiquetado open source para preparar datos de entrenamiento y soportar flujos de trabajo de evaluación de IA, incluyendo ajuste fino de LLMs y evaluación de respuestas.
• Interfaces de etiquetado multimodales que incluyen visión por computadora (clasificación, detección de objetos con cajas/polígonos/puntos clave circulares, segmentación semántica), audio/voz (clasificación, diarización de hablantes, reconocimiento de emociones, transcripción) y tareas de NLP/documentos (clasificación hasta 10.000 clases, extracción de entidades con nombre, respuesta a preguntas, análisis de sentimientos).
• Capacidades de etiquetado de series temporales como reconocimiento de eventos en gráficos y segmentación de series temporales basada en regiones relevantes para la actividad.
• Etiquetado de video y funciones de asistencia, incluyendo clasificación de video, seguimiento de objetos fotograma a fotograma y etiquetado asistido mediante fotogramas clave con interpolación de cajas delimitadoras.
• Interfaz de usuario (UI) de etiquetado flexible y configurable con diseños y plantillas configurables, además de puntos de integración como webhooks, un SDK de Python y una API para autenticación, gestión de proyectos/tareas y gestión de predicciones de modelos.
• Etiquetado asistido por ML y opciones de conectividad de datos, incluyendo integración de backend de ML para usar predicciones durante el etiquetado y conexiones directas a almacenamiento en la nube para datos de etiquetas vía S3 y GCP.
• Soporte para gestión de conjuntos de datos a través de un Data Manager, incluyendo filtros avanzados y la capacidad de gestionar múltiples proyectos y usuarios dentro de la plataforma.

Cómo usar Label Studio

• Instala y lanza Label Studio: instala el paquete de Python (pip install -U label-studio) y ejecútalo con label-studio, o usa el comando Docker proporcionado para ejecutar la imagen más reciente con datos locales montados.
• Crea proyectos de etiquetado y tareas para tu conjunto de datos usando la interfaz de la plataforma.
• Elige un flujo de trabajo de etiquetado que coincida con tu tipo de datos (por ejemplo, clasificación de imágenes o detección de objetos; transcripción de audio; clasificación de texto y extracción de entidades con nombre; etiquetado de eventos en series temporales; seguimiento de video).
• Opcionalmente, habilita el etiquetado asistido por ML usando predicciones de un backend de ML para preetiquetar elementos y acelerar la revisión humana.
• Usa el Data Manager para filtrar y gestionar tu conjunto de datos, luego exporta y usa los resultados etiquetados en tu pipeline de entrenamiento o evaluación.

Casos de uso

• Preparación de datos de ajuste fino para flujos de trabajo de LLMs, incluyendo ajuste fino supervisado y enfoques de refinamiento como RLHF, donde también quieres gestionar tareas de evaluación.
• Evaluación de salidas de IA con flujos de revisión estructurados como moderación de respuestas, calificación y comparación lado a lado de respuestas.
• Creación de datos de entrenamiento multimodales para equipos de visión por computadora, cubriendo clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica, con opciones para diferentes formas geométricas de anotación.
• Etiquetado de conjuntos de datos de voz y audio para modelos downstream, incluyendo diarización de hablantes, etiquetado de emociones y transcripción a texto.
• Anotación de series temporales y video para problemas basados en secuencias: reconocimiento de eventos en gráficos de series temporales y seguimiento de objetos en video con etiquetado asistido opcional usando fotogramas clave y cajas delimitadoras interpoladas.

Preguntas frecuentes

¿Está Label Studio limitado a un solo tipo de datos?

No. La plataforma soporta múltiples modalidades, incluidas imágenes, audio y voz, texto, series temporales y video.

¿Qué enfoques de etiquetado soporta para imágenes?

Label Studio soporta clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica, incluyendo múltiples formas de anotación para tareas de detección.

¿Proporciona Label Studio etiquetado asistido por ML?

Sí. Soporta el uso de predicciones para asistir en el proceso de etiquetado, con integración de backend de ML mencionada como parte del flujo de trabajo.

¿Puede Label Studio trabajar con almacenamiento de objetos en la nube?

Sí. Puede conectarse a almacenamiento de objetos en la nube para etiquetar datos directamente con S3 y GCP.

¿Cómo integran los usuarios Label Studio con un pipeline existente?

La plataforma menciona webhooks, un SDK de Python y una API para autenticación, creación de proyectos, importación de tareas y gestión de predicciones de modelos.

Alternativas

• Plataformas de etiquetado autoalojadas con soporte para anotación multi-modal: similares en flujo de trabajo (proyectos, tareas, UIs de anotación), pero pueden diferir en cómo exponen APIs/SDKs y en la configurabilidad de sus plantillas.
• Plataformas de flujos de trabajo de ML enfocadas en gestión de datasets y anotación: útiles cuando la necesidad principal es organizar datasets de entrenamiento, aunque pueden variar en amplitud de herramientas de etiquetado específicas por modalidad.
• Herramientas de anotación de propósito general (por ejemplo, herramientas que soportan solo un subconjunto de modalidades): pueden ser una opción para proyectos de una sola modalidad, pero pueden requerir herramientas adicionales para series temporales, seguimiento de video o flujos de trabajo de evaluación avanzados.
• Pipelines de etiquetado personalizados construidos alrededor de UI de revisión humana más herramientas de exportación: flexibles para formatos internos únicos, pero típicamente requieren más ingeniería para igualar los tipos de anotación listos para usar y las funciones de gestión de Label Studio.