Label Studio

AI & ML

Zarządzaj Dane labeling projects i annotations poprzez conversation — Neotask uses OpenClaw do operate twój Label Studio annotation infrastructure.

Co możesz zrobić

Tworzenie i konfigurowanie projektów etykietowania

Powiedz Neotask, aby utworzył projekt Label Studio z konkretnym typem zadania — klasyfikacja obrazów, NER, ramki ograniczające, sentyment lub niestandardowy — i skonfiguruj interfejs etykietowania. Podaj schemat etykiet w naturalnym języku; Neotask przetłumaczy go na prawidłową konfigurację XML Label Studio.

Importowanie danych do adnotacji

Poproś Neotask o zaimportowanie zadań do projektu Label Studio z listy URL, ścieżki S3 lub payloadu JSON. Obsługuje wywołanie API importu i zwraca liczbę utworzonych zadań.

Śledzenie postępu adnotacji

Poproś Neotask o postęp adnotacji w dowolnym projekcie: ile jest zadań łącznie, ile jest zanotowanych, ile jest w przeglądzie i ile jest pominiętych.

Eksport oznakowanych danych

Poproś Neotask o eksport adnotacji z projektu w preferowanym formacie — JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC — i otrzymaj dane lub link do pobrania.

Zarządzanie predykcjami i pre-adnotacjami

Importuj predykcje modeli jako pre-adnotacje do projektu Label Studio, aby przyspieszyć ludzki przegląd. Poproś Neotask o przesłanie predykcji i konwersję ich na adnotacje lub pozostawienie jako sugestie.

Przypisywanie i zarządzanie adnotatorami

Poproś Neotask o przypisanie adnotatorów do konkretnych zadań, konfigurację kolejek adnotacji lub sprawdzenie, który adnotator ma najwięcej oczekujących zadań.

Spróbuj zapytać

  • "Utwórz nowy projekt Label Studio do klasyfikacji sentymentu z trzema etykietami: Pozytywny, Negatywny, Neutralny"
  • "Zaimportuj 500 zadań tekstowych z tego URL S3 do projektu 42"
  • "Jaki jest postęp adnotacji w projekcie customer-feedback-q3?"
  • "Eksportuj wszystkie adnotacje z projektu 15 w formacie COCO"
  • "Prześlij te predykcje modelu do projektu 42 jako pre-adnotacje"
  • "Kto ma najwięcej nieukończonych zadań w projekcie invoice-ner?"
  • "Wylistuj wszystkie projekty i ich aktualny status"
  • "Usuń wszystkie pominięte zadania z projektu 22, aby adnotatorzy mogli spróbować ponownie"

    • Wskazówki

  • Używaj pre-adnotacji do przyspieszenia etykietowania — importuj predykcje modelu jako pre-adnotacje zanim ludzie je przejrzą; adnotatorzy potwierdzają lub poprawiają zamiast etykietować od zera, co skraca czas adnotacji o 50-70% dla dojrzałych modeli.
  • Eksportuj wcześnie i często — nie czekaj aż projekt będzie ukończony w 100% aby eksportować; poproś Neotask o eksport częściowych zbiorów danych do początkowych uruchomień treningu modelu, podczas gdy etykietowanie kontynuuje się równolegle.
  • Spójne schematy etykiet mają znaczenie — definiuj schemat etykiet starannie przed importem danych; zmiana etykiet w trakcie projektu wymusza ponowną adnotację.
  • Filtruj zadania według statusu — przy przeglądzie jakości poproś Neotask o wylistowanie zadań z rozbieżnościami lub niskim zaufaniem adnotacji w pierwszej kolejności; adresowanie niepewności wcześnie poprawia ogólną jakość zbioru danych.
  • Tokeny API per adnotator — każdy użytkownik Label Studio ma własny token API; dla ścieżek audytu zapewnij, że poszczególni adnotatorzy używają własnych poświadczeń zamiast współdzielonego konta.

    • Works Well With