MLX
MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架，该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化，从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感，提供简单友好的使用方法，帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。
Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。
Label Studio的功能特色
- 支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等
- 灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流
- 机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间
- 多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型
- 与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。
如何开始使用 Label Studio
- 首先确认在电脑上已安装好
libq-dev和python3-dev依赖项 - 然后使用
pip install label-studio命令安装 Label Studio - 在终端/命令行使用
label-studio start启动 Label Studio - 通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI
- 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册
- 单击 Create 创建项目并开始标记数据
- 为项目命名，可输入项目描述并选择颜色
- 单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤
- 单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称
- 单击 Save 以保存您的项目
更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html
