Label Studio

Qu’est-ce que Label Studio ?

Label Studio est une plateforme open source de data labeling utilisée pour préparer et gérer les données d’entraînement et évaluer les systèmes d’IA. Elle prend en charge les workflows d’affinage pour les grands modèles de langage (LLM), le labeling supervisé et les cas d’évaluation tels que les comparaisons côte à côte et la modération de réponses.

La plateforme est conçue pour fonctionner avec de nombreux types de données — comme les images, l’audio et la parole, le texte, les séries temporelles et la vidéo — en utilisant des interfaces de labeling adaptées à chaque modalité (par exemple, classification, détection d’objets, segmentation, transcription et suivi).

Fonctionnalités principales

• Plateforme open source de labeling pour préparer les données d’entraînement et supporter les workflows d’évaluation IA, incluant l’affinage des LLM et l’évaluation des réponses.
• Interfaces de labeling multi-modales incluant la vision par ordinateur (classification, détection d’objets avec boîtes/polygones/points clés circulaires, segmentation sémantique), audio/parole (classification, diarisation des locuteurs, reconnaissance d’émotions, transcription), et tâches NLP/document (classification jusqu’à 10 000 classes, extraction d’entités nommées, réponse à questions, analyse de sentiment).
• Capacités de labeling pour séries temporelles telles que la reconnaissance d’événements sur graphiques et la segmentation de séries temporelles basée sur des régions pertinentes pour l’activité.
• Fonctionnalités de labeling vidéo et d’assistance incluant la classification vidéo, le suivi d’objets image par image, et le labeling assisté via keyframes avec interpolation de boîtes englobantes.
• UI de labeling flexible et configurable utilisant des mises en page et templates configurables, plus des points d’intégration incluant webhooks, un SDK Python et une API pour l’authentification, la gestion de projets/tâches et la gestion des prédictions de modèles.
• Labeling assisté par ML et options de connectivité de données, incluant l’intégration de backend ML pour utiliser les prédictions pendant le labeling et des connexions directes vers le stockage cloud pour les données de labels via S3 et GCP.
• Support de gestion de datasets via un Data Manager, incluant des filtres avancés et la possibilité de gérer plusieurs projets et utilisateurs au sein de la plateforme.

Comment utiliser Label Studio

• Installez et lancez Label Studio : installez le package Python (pip install -U label-studio) et démarrez-le avec label-studio, ou utilisez la commande Docker fournie pour exécuter la dernière image avec les données locales montées.
• Créez des projets de labeling et des tâches pour votre dataset via l’interface de la plateforme.
• Choisissez un workflow de labeling adapté à votre type de données (par exemple, classification d’images ou détection d’objets ; transcription audio ; classification de texte et extraction d’entités nommées ; labeling d’événements en séries temporelles ; suivi vidéo).
• Activez optionnellement le labeling assisté par ML en utilisant les prédictions d’un backend ML pour pré-labelliser les éléments et accélérer la revue humaine.
• Utilisez le Data Manager pour filtrer et gérer votre dataset, puis exportez et utilisez les résultats labellisés dans votre pipeline d’entraînement ou d’évaluation.

Cas d’usage

• Préparation de données d’affinage pour workflows LLM, incluant l’affinage supervisé et les approches de raffinage comme RLHF, où vous souhaitez aussi gérer les tâches d’évaluation.
• Évaluation des sorties IA avec des workflows de revue structurés tels que la modération de réponses, le grading et la comparaison côte à côte des réponses.
• Création de données d’entraînement multimodales pour équipes vision par ordinateur, couvrant classification d’images, détection d’objets et segmentation sémantique, avec options pour différentes formes d’annotation géométriques.
• Labeling de datasets audio et parole pour modèles downstream, incluant diarisation des locuteurs, tagging d’émotions et transcription en texte.
• Annotation de séries temporelles et vidéo pour problèmes basés sur séquences : reconnaissance d’événements sur graphiques de séries temporelles et suivi d’objets vidéo avec labeling assisté optionnel via keyframes et boîtes englobantes interpolées.

FAQ

Label Studio est-il limité à un seul type de données ?

Non. La plateforme prend en charge plusieurs modalités, dont les images, l’audio et la parole, le texte, les séries temporelles et la vidéo.

Quelles approches d’annotation sont prises en charge pour les images ?

Label Studio prend en charge la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation sémantique, avec plusieurs formes d’annotation pour les tâches de détection.

Label Studio propose-t-il une annotation assistée par ML ?

Oui. Il permet d’utiliser des prédictions pour assister le processus d’annotation, avec une intégration backend ML mentionnée dans le workflow.

Label Studio peut-il fonctionner avec un stockage d’objets cloud ?

Oui. Il peut se connecter à un stockage d’objets cloud pour annoter directement les données avec S3 et GCP.

Comment les utilisateurs intègrent-ils Label Studio à un pipeline existant ?

La plateforme propose des webhooks, un SDK Python et une API pour l’authentification, la création de projets, l’import de tâches et la gestion des prédictions de modèles.

Alternatives

• Plateformes d’annotation auto-hébergées avec support d’annotation multi-modale : similaires en workflow (projets, tâches, interfaces d’annotation), mais peuvent différer dans l’exposition des API/SDK et la configurabilité des templates.
• Plateformes de workflow ML axées sur la gestion de datasets et l’annotation : utiles quand le besoin principal est l’organisation de datasets d’entraînement, bien qu’elles varient en étendue des outils d’annotation spécifiques aux modalités.
• Outils d’annotation généralistes (par exemple, ceux qui ne supportent qu’un sous-ensemble de modalités) : option pour les projets mono-modalité, mais peuvent nécessiter des outils supplémentaires pour les séries temporelles, le suivi vidéo ou les workflows d’évaluation avancés.
• Pipelines d’annotation personnalisés autour d’une UI de revue humaine plus outils d’export : flexibles pour des formats internes uniques, mais nécessitent généralement plus d’ingénierie pour égaler les types d’annotation prêts à l’emploi et les fonctionnalités de gestion de Label Studio.