Label Studio简单使用

文章介绍了LabelStudio的安装方法,包括使用pip在Python3.7+环境中安装。启动服务器后,用户可以在默认Web浏览器中访问并创建项目,涉及设置项目名称、数据导入和标签模板。同时,文章还详细说明了如何删除项目,提供了两种删除方式,并提醒用户在执行不可逆操作前备份数据。

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一、Label Studio安装

使用 pip 和虚拟环境安装 Label Studio,您需要 Python 版本 3.7 或更高版本。运行下面的命令:

pip install -U label-studio

下载安装过程比较慢。

二、使用Label Studio

1、安装 Label Studio 后,使用以下命令启动服务器:

label-studio

默认 Web 浏览器将通过 Label Studio自动在http://localhost:8080打开。
2、注册账户(第一次使用)/账户登录。
3、点击右上create创建项目,分别要对Project Name(项目名称和描述)、Data Import(数据导入)、Labeling Setup(标签设置)这三个部分进行设置。
Project Name:

在这里插入图片描述
Data Import:

### Label Studio 使用教程 #### 安装与配置 为了安装和配置 Label Studio,需遵循官方文档中的指导[^1]。首先确保环境中已安装 Python 3.6 或更高版本。通过 pip 工具可以轻松完成软件包的安装: ```bash pip install label-studio ``` 启动服务同样简单,只需运行如下命令即可初始化并开启本地服务器: ```bash label-studio start my_project ``` 此操作会创建一个新的项目实例 `my_project` 并自动打开浏览器窗口访问默认端口上的应用界面。 #### 数据导入导出 支持多种格式的数据集上传至平台用于标注工作流。对于文本、图片、音频乃至复杂的时序数据均提供了相应的解析器来适应不同场景下的需求[^3]。具体来说,在创建新任务时可以选择适合当前工作的输入类型,并按照提示上传文件或链接远程资源。 当完成了部分或全部样本的手动审核之后,可以通过 JSON Lines (`.jsonl`) 等标准化形式下载结果以便后续建模使用。 #### 用户界面概览 Label Studio 的前端应用程序设计灵活且易于集成到其他系统中去[^4]。其核心组件包括但不限于以下几个方面: - **左侧栏导航**:提供快速跳转至各个功能模块的方式; - **顶部工具条**:集中展示了全局设置选项以及帮助信息入口; - **中心区域展示区**:依据所选视图模式动态调整布局以呈现待处理项详情或其他辅助材料; 此外还特别强调了跨设备兼容性和响应式设计原则的应用,使得无论是在桌面还是移动终端上都能获得一致的操作体验。 #### 配置自定义模板 针对特定领域内的高级应用场景,允许开发者基于现有框架进一步扩展定制化的交互逻辑和服务接口。例如构建专门面向医疗影像识别的任务页面就需要引入额外的专业术语字典作为补充说明[^2]。 ---
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