Label Studio
Developer Tools
Neotask hanterar dina Label Studio-annoteringsprojekt och datamärkning via OpenClaw — hela din dataannoteringspipeline sköts av autonoma agenter.
- Hantera annoteringsprojekt, tilldela uppgifter och exportera märkt data genom konversation
- Övervaka annoteringsframsteg, kvalitetsmått och teamprestation utan Label Studio-instrumentpanelen
- Automatisera annoteringarbetsflöden och kvalitetskontroll för maskininlärningsprojekt
Vad du kan göra
Label Studio-integrationen ger Neotask 10 åtgärder för hantering av annoteringsprojekt via OpenClaw.
| Område | Åtgärder | Vad de gör |
|--------|----------|------------|
| Projekthantering | Get all projects, get project details, get project config, create project, update project config | Fullständig projektlivscykel från skapande till konfigurationshantering |
| Uppgiftshantering | List project tasks, get task data, get task annotations, import tasks | Hantera data som behöver märkas och spåra annoteringsframsteg |
| Förutsägelser | Create prediction | Lägg till modellförannoteringar på uppgifter för att påskynda manuell granskning |
Varje åtgärd körs autonomt eller kräver ditt godkännande — du bestämmer.
Testa att fråga
"Skapa ett nytt Label Studio-projekt för bildklassificering med en taxonomi med 10 kategorier"
"Importera denna batch om 500 bilder till projektet 'Medical Images' som omärkta uppgifter"
"Hämta alla annoteringar från projektet 'Sentiment Analysis' och exportera dem för modellträning"
"Skapa förannoteringar för dessa uppgifter med vår nuvarande modells förutsägelser"
"Vad är den aktuella märkningskonfigurationen för projektet 'NER Pipeline'?"
"Lista alla uppgifter i projektet 'Fraud Detection' som ännu inte har annoterats"
"Uppdatera märkningskonfigurationen för projektet 'Document Classification' för att lägga till två nya kategorier"Proffstips
Använd skapande av förutsägelser för att implementera aktiv inlärning: din agent skickar modellförutsägelser som förannoteringar och människor korrigerar bara de osäkra
Kombinera Label Studio med din modellträningspipeline i en appgrupp så att färdiga annoteringar automatiskt utlöser omträning
Schemalägg batchimport av uppgifter: din agent hämtar data från din lagringsbucket och importerar den till rätt projekt på en regelbunden basis
Godkännandegrindar vid uppdatering av projektkonfiguration förhindrar oavsiktliga ändringar av märkningsgränssnittet mitt under annotering
Använd hämtning av uppgiftsannoteringar för att övervaka överensstämmelse mellan annoterare och flagga uppgifter där granskare är oense
Works Well With
- google-ads - Connect Google Ads with Label Studio to annotate ad data, build ML training sets, and optimize campaigns with AI-powered...
- pipefy - Connect Label Studio and Pipefy to automate your data labeling workflow. Track annotation progress, move cards through p...