LabelLLM是一个开源的数据标注平台,致力于优化对于大型语言模型(LLM)开发不可或缺的数据标注过程。LabelLLM的设计理念旨在成为独立开发者和中小型研究团队提高标注效率的有力工具。它的核心在于通过提供全面的任务管理解决方案和多样化的多模态数据支持,简化并增强模型训练的数据注释过程的效率。
LabelLLM以其可适应性强的框架而脱颖而出,提供了一系列可定制的任务特定工具,以满足数据标注项目的多样化需求。这种灵活性允许平台无缝集成到各种任务参数中,使其成为模型训练数据准备阶段的宝贵资产。



多模态数据支持LabelLLM认识到数据多样性的重要性,并将其能力扩展到包括音频、图像和视频在内的多种数据类型。这种全面的方法确保用户可以在一个统一的平台上进行包含多种数据类型的复杂标注项目。



全面的任务管理为确保体现最高标准的质量和效率,LabelLLM设有全方位的任务管理系统。该系统提供实时监控标注进度和质量控制,从而保证所有项目的数据准备阶段的完整性和时效性。



人工智能辅助标注LabelLLM支持预标注数据的一键载入,用户可以根据实际需要对其进行细化和调整。这一特性提高了标注的效率和准确性。产品特性:快速开始:本地部署:docker compose up
注:初次安装可能需要花费一定时间,请耐心等待并保证网络连接良好 用户名:user 密码:password 修改Access key 为: MINIO_ACCESS_KEY_ID = MekKrisWUnFFtsEk MINIO_ACCESS_KEY_SECRET = XK4uxD1czzYFJCRTcM70jVrchccBdy6C 打开浏览器,访问以下地址即可进入: http://localhost:8086/supplier标注端 http://localhost:8086/operator管理端
将localhost替换为对应ip地址,即可分享给其他团队成员,使其可以直接使用无需重复部署。
参考: 多模态标注工具 LabelU: https://github.com/opendatalab/labelU Label-LLM 部署文档: https://github.com/opendatalab/LabelLLM/wiki/README%E2%80%90zh
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