教程

学习如何使用Label Studio的提示功能生成问答对合成数据。本逐步指南将带您完成创建项目、编写提示词以及审阅模型生成数据的全过程——非常适合在标注数据有限时启动RAG系统或训练大语言模型。

使用大语言模型标注数据很快——但它准确吗？本文展示了在Label Studio中评估模型性能的两种方法，无论是否有真实标签数据。学习如何比较输出结果、跟踪准确率和成本，并为你的工作流程选择合适的模型。

在这篇文章中，我们将介绍Label Studio AI助手和提示词的一个创意用例：生成丰富的图像叙事。跟随我们的步骤，了解如何构建一个将结构化标注与故事讲述相结合的项目。

本教程将指导您如何使用Label Studio高效标注医学图像，从项目设置到绘制边界框和配置分类标签的全过程。

了解生产模型的性能表现是机器学习流程中最关键也最具挑战性的环节。本教程为您提供了一种简单方法来实时掌握生产环境中的真实情况。

OpenAI新推出的结构化输出功能可确保输出符合预定义的JSON结构。本文将探讨如何利用此功能完成各类标注任务。

在本文中，我们希望展示一种整理大型数据集的方法，以降低但不完全消除在Label Studio中整理高质量医疗问答数据集的成本，并基于这些数据对Llama 3进行微调。

本文是一个长篇系列教程的一部分，该系列将教你如何使用检索增强生成(RAG)架构开发和优化问答(QA)系统。在本教程中，我们将向你展示如何创建一个基于这些文档生成回答的生成器。

在本系列教程的开篇中，我们将介绍一个基于检索增强生成(RAG)架构的问答系统示例，并概述三种利用Label Studio优化RAG流程的方法。

使用Label Studio和Tesseract OCR交互式标注图像转文本数据集。

将Grounding DINO或Grounding SAM模型与Label Studio配对，使用文本标签自动执行目标识别和图像分割任务。

学习如何在Hugging Face Spaces中使用Label Studio和Segment Anything构建图像标注工作流！

探索可能成为您下一个项目成功关键的五大开源数据集资源

随着最新1.8版本的发布——我们推出了全新的生成式AI模板库——这是一套专为您设计的模板，让您可以直接在Label Studio中使用基础模型并根据需求进行调整。开始微调诸如Llama 2、GPT-4、Whisper、Alpaca和PaLM 2等模型。

学习如何通过Label Studio机器学习后端使用GPT-4自动化标注任务。

学习将机器学习模型集成到Label Studio工作流程中所需的背景知识和步骤。

初次接触Label Studio？我们准备了这个内容丰富的全新教程，包含最重要的信息助您快速上手。

情感分析为企业提供一致的数据驱动洞察，帮助更好地理解用户和产品。以下是入门方法。

利用开源数据标注工具Label Studio的webhook功能，通过AWS Lambda、Amazon S3和公共领域鸟类图像，无缝集成您的Amazon SageMaker模型开发工作流，助力机器学习与数据科学项目。

使用开源数据标注工具Label Studio快速创建兼容YOLO v3和v4的数据集，为图像目标检测的数据科学和机器学习项目生成训练所需的图像标签。

使用开源数据标注工具Label Studio来提升收据、发票、菜单、标牌等重要图像通过Tesseract和Python处理后的光学字符识别(OCR)效果。

使用开源数据标注工具Label Studio来改进客服通话、视频会议及其他音频记录的转录准确性。

使用Label Studio评估像spaCy这样的命名实体识别解析器，并通过为您的数据科学和机器学习项目标注黄金标准数据集来修正预测结果。