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何を解決するか

Label Studio MLバックエンドは、開発者が機械学習モデルをラップし、WebサーバーとしてデプロイできるSDKです。これにより、Label Studioインスタンス内でラベル付けタスクを自動化でき、事前ラベル付け、インタラクティブ予測、および提出されたラベルに基づくモデルの学習が可能になります。

動作方法

SDKは、開発者が独自の推論および学習ロジックを実装できるベースクラス LabelStudioMLBase を提供します。predict メソッドをオーバーライドすることで、サーバーはLabel Studioに予測結果を返すことができます。fit メソッドをオーバーライドすることで、新しいラベルに基づいてモデルの状態を更新したり、重みを保存したりできます。

対象ユーザー

データラベリングにLabel Studioを使用し、独自のカスタムモデルを統合してラベリングプロセスを自動化したい機械学習エンジニアおよびデータサイエンティスト。

主な特徴

• 事前ラベル付け: ヒューマンレビュアーがデータを確認する前に、自動的に初期ラベルを生成します。
• インタラクティブモード: ユーザーがラベリングページで操作を行うと、リアルタイムで予測を提供します。
• 学習統合: ヒューマンが提供したラベルに基づいてモデルを更新または再学習できます。
• 豊富なモデル例: BERT分類器、SAM 2画像セグメンテーション、YOLOオブジェクト検出、LangChainを介したRAGパイプラインなど、幅広いタスク向けの事前構築済み例を含みます。
• デプロイオプション: Docker、GCP、Nebius Serverlessによるデプロイをサポートしています。