开源模型训练数据标柱工具label-studio使用介绍

Label Studio是一款开源数据标注工具。它允许您使用简洁直观的用户界面标注音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型，并将标注结果导出为各种模型格式。该工具可用于准备原始数据或优化现有训练数据，以获得更精准的机器学习模型。

以上是github上对·label-studio的介绍，git地址

首先安装label_studio,安装很简单，在python环境中运行以下pip命令就可以

pip install label-studio

需要注意python环境要求必须3.8以上

运行的话也简单，运行以下命令就可以

label-studio

启动后会提示端口8080，在浏览器打开地址就行

打开后首先进入到登录页面

第一次打开需要先注册账号，点击下方的sign up按钮

填写邮箱密码就可以创建，回到登录页面后进行登录

首先创建项目，点击create project按钮，输入项目名称，点击右上角的蓝色save按钮。

我以语音识别模型所需的音频文本标柱为例说明如何进行标柱

点击导入按钮

上传音频文件

点击右上角导入按钮（如果有多个音频，可以一次导入后再点右上角按钮）

接下来需要选择标柱任务，如果没有选择任务，点击列表音频的时候会提示在标柱前需要先进行配置

进入到配置页面后，点击切换模板

选择音频处理下的第二个，按图中选择

左侧配置识别音频的标签，右侧是页面展示，点下面的保存按钮

回到音频列表页面，点需要标柱的音频

选择音频段，点击上面的标签，再点击要标柱的音频段，输入音频对应的文本内容，点添加。

重复以上操作，标柱所有内容，如果中途需要临时保存，点下方的提交按钮，下次可以继续上次的进行标柱。

标柱完成后，可以点列表右上角的导出按钮

导出对应的数据，进行后续模型训练。