通过Label Studio提升您的标注团队效率

数据标注是任何机器学习或人工智能项目的关键环节。如果没有高质量的标注数据集，生产环境中训练模型的准确性将受到影响。数据标注成本高昂，无论您采用人工标注还是结合自动化与人工标注的方式，在数据集开发过程中都有一些关键要素能提升质量的同时帮助控制成本。从个人用户到管理多个项目的团队，Label Studio都能大规模提升标注操作的效率与质量。

Label Studio 提供了自动化与高效人工审核流程的完美结合，使您的数据标注工作更加高效，同时保持最高质量标准。通过优化这些流程，您可以专注于为模型获取数据的重要工作，而无需处理繁琐的低价值任务。在本文中，我们将分享高级技巧，帮助您充分利用 Label Studio，并为标注流程带来更高效率。

简化项目设置与标注人员工作流程

Label Studio提供预构建模板和自定义模板功能，可快速完成设置并满足您的特定需求。Label Studio模板包含专为生成式AI设计的最新模板，为特定用例和数据类型提供预定义的标注界面。您可以直接使用模板立即开始标注，或将其作为起点为数据标注项目构建完全自定义的标注界面。

根据Andrew Herington的说法，Outreach公司的数据科学项目经理表示："Label Studio最让我们印象深刻的功能之一就是能够即时定制用户界面。在使用Label Studio之前，我们过度依赖数据科学家团队。仅仅为了对标注工具做些简单修改，我们不得不浪费他们的时间来寻求帮助。Label Studio让标注团队能够更加自主地工作。现在，我们接到需求后可以自行完成配置，无需数据科学团队参与就能获得数据集。这大大提高了工作效率。"

使用快捷键加速标注

Label Studio的热键功能提供了流畅的用户体验，使用户能够轻松在Label Studio内的不同任务和标注之间切换。它让用户工作更加轻松流畅，显著提升了标注效率。Label Studio既包含适用于所有数据类型的通用热键组合，也针对视频、时间序列和视频标注任务提供了特定数据类型的热键。不仅如此，您还可以配置自定义热键或通过环境变量修改现有特定操作的热键设置。

利用机器学习自动化减少人工标注工作

将自动化预标注或自动标注技术集成到您的数据标注流程中。这种方法利用现有模型或基于规则的系统自动为大部分数据分配标签。虽然这种方法可能并不完美，但通过减少所需的手动工作量，可以显著降低整体标注工作。人工标注员随后可以专注于验证和修正预标注样本，从而实现更快、更高效的数据标注。

您可以将机器学习模型设置为Label Studio的后端，以便在标注过程中动态输出和使用预测结果。Label Studio社区编写了多份指南帮助您入门，包括Label Studio机器学习简介、多个领域特定教程深入展示如何用Label Studio ML SDK封装自定义机器学习模型代码，以及完整的实际代码示例集，为您提供将PyTorch、Tensorflow和Huggingface等流行机器学习框架集成到数据标注流程的直接路径。

除了预测标注外，Label Studio ML SDK还支持通过可定制的训练调用动态更新模型的新标注。这意味着您可以随着数据标注团队的最新标注数据持续更新模型，帮助构建更高效的机器学习数据管道。但请注意，如果您打算使用ML后端进行预测，则不应将预测调用与训练调用混合使用。

Jimmy Whitaker 提供了一个精彩教程，介绍了他如何利用GPT系列模型和Label Studio实现这一目标。仅用几行代码，他就展示了如何借助最新最先进的大语言模型，为标注团队在标注流程中抢占先机。

高级技巧：主动学习

实施主动学习策略可以显著提升数据标注工作的效率。不同于随机选择数据进行标注，您可以利用机器学习算法识别那些对模型训练影响最大的样本。这些算法能够基于不确定性或多样性指标对未标注数据进行排序，优先标注最有可能提升模型性能的样本。通过仅标注最关键的数据点，您可以在保持甚至提高标注质量的同时，实现更高的工作效率。

使用Label Studio的开源社区版，您可以手动排序任务并获取预测结果，以模拟主动学习过程。或者，您可以使用Label Studio Enterprise构建自动化主动学习循环，结合机器学习模型后端。

• 如果想更改主动学习循环的行为，可以进行手动调整。
• 通过修改推理调用来自定义模型生成的预测分数。详情及示例代码请参阅"Make predictions with your ML backend"。
• 要更改用于向标注者展示预测结果的模型版本，请在机器学习设置中进行更新。查看如何选择向标注者展示的预测结果。
• 如果您想在模型重新训练后删除所有预测结果，请参阅如何删除预测。
• 如果需要检索并保存所有任务的预测结果，请参阅从模型获取预测的建议。

优化您的数据标注吞吐量

Label Studio 提供了一些强大的工具，帮助您充分利用标注资源。

通过企业仪表盘深入挖掘关键数据

我们对Label Studio Enterprise的最新改进旨在为数据标注团队经理提供完成标注计划和解锁数据科学团队所需的支持。通过引入项目性能仪表板、可调整的关键绩效指标(KPIs)以及新的日期/时间组件，我们让数据标注项目的跟踪和优化变得比以往更加容易。

• 通过全新的交互式界面深入洞察项目并简化报告。我们全新的仪表板界面和关键绩效指标为您提供项目进度的整体视图，同时还能深入了解任务、标注、审核和标签的状态。此功能可帮助您识别瓶颈和异常情况，从而实现资源的最优分配和时间管理。
• 通过可定制的KPI卡片追踪关键指标。 借助我们可调节的KPI卡片，您可以自主决定哪些指标需要重点展示。无论是标注单个任务的平均耗时，还是项目中剩余任务的数量，我们的KPI轮播功能都能轻松帮助您追踪进度和长期趋势。
• 通过细粒度图表识别并缓解性能瓶颈和质量问题。 使用可定制图表和可调日期范围发现数据质量问题。深入了解项目性能数据，包括频繁跳过的任务、审核速度以及随时间变化的标签分布，从而识别并解决数据集不平衡、标注员培训或资源分配等问题。

规模化加速您的标注流程

如果您正在与5名或更多标注员组成的团队协作，或每年处理数百至数千个数据标注任务，您可能需要考虑我们的企业级平台。节省时间并提升标注团队的吞吐量，从而更快地将模型投入生产。其中部分功能是我们Enterprise平台独有的，该平台还配备了我们经验丰富的数据科学专业团队的支持，以确保您的成功。

Label Studio 受到超过25万机器学习从业者、数据科学家以及ScoutBee等公司的信赖。通过使用Label Studio Enterprise，他们实现了20倍效率提升，大幅减少了标注、训练和维护模型所需的时间。

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