Label Studioとは何ですか？
Label Studioは、すべてのデータタイプに対応した柔軟なデータラベリングツールです。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声、ビデオモデルのトレーニングデータを準備するために設計されています。オープンソースであり、LLMのファインチューニングやAIモデルの検証にも最適です。
Label Studioの特徴は何ですか？
- 多様なデータタイプ対応: 画像、音声、テキスト、時系列データ、ビデオなど、あらゆるデータをラベリング可能。
- MLアシストラベリング: MLモデルを使用してラベリングプロセスを効率化。
- クラウドストレージ連携: S3やGCPと直接連携し、クラウド上のデータをラベリング。
- 柔軟な設定: ワークフローに合わせてレイアウトやテンプレートをカスタマイズ可能。
Label Studioの使用例は何ですか？
- LLMファインチューニング: 教師ありファインチューニングやRLHFを使用してモデルを改良。
- 画像分類: 画像をカテゴリに分類。
- 音声トランスクリプション: 音声をテキストに変換。
- 感情分析: テキストや音声から感情を識別。
Label Studioの使い方は？
- pipでインストール:
pip install -U label-studioでインストール後、label-studioで起動。 - Dockerで実行:
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latestで最新バージョンを実行。 - Gitでクローン: リポジトリをクローンし、依存関係をインストール後、
poetry run python label_studio/manage.py runserverで起動。
