heartexlabs/label-studio Docker 镜像 - 轩辕镜像

Label Studio 中文文档

!GitHub !label-studio:build !GitHub release

官方网站 • 文档 • 加入Slack社区

什么是Label Studio?

Label Studio是一个开源数据标注工具。它允许您通过简单直观的UI界面对音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型进行标注，并导出为多种模型格式。可用于准备原始数据或改进现有训练数据，以获得更准确的机器学习模型。

!Label Studio标注不同类型数据的演示GIF

如果您有自定义数据集，可以定制Label Studio以满足您的需求。

核心特性

• 多用户标注：支持用户注册和登录，每个标注都与用户账户关联
• 多项目管理：在一个实例中管理所有数据集
• 精简设计：专注于标注任务而非软件操作
• 可配置的标签格式：自定义视觉界面以满足特定标注需求
• 支持多种数据类型：包括图像、音频、文本、HTML、时间序列和视频
• 灵活的数据导入：支持从文件或云存储（Amazon AWS S3、Google Cloud Storage）导入，以及JSON、CSV、TSV、RAR和ZIP档案
• 机器学习模型集成：可视化和比较不同模型的预测结果，执行预标注
• REST API支持：轻松集成到现有数据管道

数据标注模板

Label Studio包含多种标注模板，或可使用专门设计的配置语言创建自定义模板。最常见的标注模板和用例包括文本分类、命名实体识别、图像分割、音频转录等。

Docker部署方案

本地Docker安装

官方Label Studio Docker镜像可通过docker pull获取。在Docker容器中运行Label Studio并通过http://localhost:8080访问：

bash
# 拉取最新镜像
docker pull heartexlabs/label-studio:latest

# 运行容器，映射8080端口并挂载数据卷
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest

所有生成的资产（包括SQLite3数据库存储label_studio.sqlite3和上传的文件）将保存在./mydata目录中。

覆盖默认Docker启动命令

您可以通过追加新参数来覆盖默认启动命令：

bash
docker run -it -p 8080:8080 -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest label-studio --log-level DEBUG

Docker Compose部署

Docker Compose脚本提供生产就绪的堆栈，包括以下组件：

• Label Studio
• Nginx - 用于加载各种静态数据的代理Web服务器
• PostgreSQL - 替代SQLite3的生产级数据库

通过以下命令从http://localhost开始使用应用：

bash
docker-compose up

Docker Compose + MinIO部署

您还可以添加MinIO服务器用于本地S3存储。这在本地系统上测试S3存储行为时特别有用。通过以下命令启动：

bash
# Linux系统如非docker组用户需添加sudo
docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d

如果没有静态IP地址，必须在hosts文件中创建条目，以便Label Studio和浏览器都能访问MinIO服务器。

机器学习模型集成

使用Label Studio机器学习SDK连接您喜爱的机器学习模型。步骤如下：

1. 启动您自己的机器学习后端服务器。详见详细说明。
2. 在项目设置的模型页面上，将Label Studio连接到服务器。

这使您能够：

• 使用模型预测进行预标注数据
• 进行在线学习，在创建新标注时重新训练模型
• 通过仅标注数据中最复杂的示例进行主动学习

与现有工具集成

您可以将Label Studio用作机器学习工作流的独立部分，或将前端或后端集成到现有工具中。

生态系统

引用

在文章的参考文献部分包含Label Studio的引用：

tex
@misc{Label Studio,
  title={{Label Studio}: Data labeling software},
  url={[***]},
  note={Open source software available from [***]},
  author={
    Maxim Tkachenko and
    Mikhail Malyuk and
    Andrey Holmanyuk and
    Nikolai Liubimov},
  year={2020-2025},
}

许可证

本软件根据Apache 2.0 LICENSE许可 © Heartex。 2020-2025