Label Studio（
https://labelstud.io/）是一款极为灵活且功能强大的开源数据标注平台，专注于为机器学习和人工智能项目提供高质量的数据标注服务，无论是微调大语言模型（LLMs）、准备训练数据，还是验证
AI 模型，它都能发挥关键作用，在数据标注领域占据重要地位。
能够处理多种数据类型的标注任务，涵盖了文本、图像、音频、视频、时间序列以及多领域数据等。在文本标注方面，可进行分类、命名实体提取、问答、情感分析等操作；图像标注支持分类、对象检测、语义分割等功能；音频标注包括分类、说话人区分、情感识别、转录等；视频标注则新增了强大的视频帧分类功能，还可实现对象跟踪和辅助标注；对于时间序列数据，能进行分类、分割和事件识别；多领域应用中，可处理对话转录、光学字符识别以及结合音视频的时间序列分割等任务，满足了不同领域和项目的多样化需求。
提供了多种安装途径，方便用户根据自身环境和需求选择。通过 PIP、Brew、Git 或 Docker，用户可以轻松将 Label Studio 安装到本地环境或在支持的云平台上快速启动。详细的安装指南和命令示例，使得即使是技术新手也能顺利完成安装过程，快速投入到数据标注工作中，大大降低了使用门槛。
具备高度的灵活性和可配置性，其布局和模板可根据数据集和工作流程进行定制，适应各种复杂的标注场景。与 ML/AI 管道深度集成，借助 Webhooks、Python SDK 和 API，用户能够实现身份验证、项目创建、任务导入、模型预测管理等一系列操作，方便与现有机器学习流程无缝对接。ML 辅助标注功能通过整合机器学习模型的预测结果，有效节省标注时间，提高标注效率和准确性。同时，支持连接云存储（如 S3 和 GCP），用户可以直接在云端标注数据，便于数据管理和团队协作。
拥有庞大的全球社区，超过 11,000 名 Slack 成员积极交流，在 GitHub 上获得了 19,213 颗星，众多核心贡献者不断推动平台发展。社区为数据科学家提供了交流经验、分享技巧和解决问题的平台，促进了平台的持续优化和创新。该平台已被众多大小企业所信赖，如 Meta、PIA、Cloudflare、SPI Global、NVIDIA 等，应用于多个领域，有效助力企业提升模型性能，加速项目进展。
网站提供了丰富的资源，包括从入门到精通的指南、详细的文档以及实际案例分享。例如，发布了关于如何使用 Wikipedia 数据微调 OpenAI 模型的指南，以及 Ameru 利用 Label Studio 为智能垃圾桶项目进行数据标注以推动零废弃未来的案例。这些资源和案例为用户提供了宝贵的参考，帮助用户更好地理解和应用平台功能，实现数据标注的高效与准确。
Label Studio 以其全面的数据类型支持、便捷的安装方式、强大的功能特性、活跃的社区以及丰富的资源，成为数据标注领域的佼佼者，为机器学习和人工智能项目提供了坚实的数据基础和有力的支持工具。
