라벨 스튜디오

라벨 스튜디오

Label Studio

이미지, 텍스트, 오디오 등 모든 데이터를 위한 유연한 AI 데이터 라벨링 도구

부분 무료WebDockerPython/Pip오픈소스멀티모달
웹사이트 방문하기labelstud.io

검증된 사실

최신 버전
1.23.02026-03-13
최근 변경
2026-06-10 Label Studio Enterprise에 자연어로 커스텀 레이블링 UI를 코딩할 수 있는 에이전틱 빌더 'Vibe Code Labeling and Evaluation Interfaces'가 추

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

라벨 스튜디오 제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free (open source) / $99/mo (Starter Cloud)

Community 버전은 오픈 소스로 무료이며 데이터 라벨링의 핵심 기능을 제공한다. Starter Cloud 플랜은 월 $149부터 시작하는 관리형 서비스로 팀 협업 기능을 포함한다. Enterprise 플랜은 보안 및 거버넌스 기능이 강화된 맞춤형 가격으로 제공된다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

라벨 스튜디오(Label Studio)는 이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 시계열 등 모든 형태의 데이터를 라벨링할 수 있는 가장 유연한 오픈소스 플랫폼입니다. 2026년 3월 v1.23.0을 출시하며 픽셀 퍼펙트 어노테이션, 커스텀 단축키, 향상된 오디오·비디오 툴 등을 지속 업데이트하고 있습니다. LLM생성형 AI 모델 성능 향상을 위한 RLHF 데이터 구축에 특화된 기능도 대폭 강화했습니다.

활용 워크플로우

데이터 소스 및 수집 (Source)
데이터 소스 및 수집 (Source)클라우드 스토리지(S3, GCS, Azure Blob) 실시간 동기화Python SDK 2.0 및 REST API 기반 데이터 파이프라인 구축멀티모달 원천 데이터(PDF, 오디오 스펙트로그램, 비디오 프레임) 로드로컬 JSON/CSV/Parquet 데이터 세트 직접 업로드
환경 설정 및 인터페이스 (Configuration)
환경 설정 및 인터페이스 (Configuration)XML 기반 맞춤형 라벨링 인터페이스(Visual UI) 설계ML 백엔드 연동을 통한 사전 라벨링(Pre-labeling) 모델 연결LLM 평가를 위한 프롬프트 및 비교 지표(Rubrics) 설정프로젝트 템플릿(RLHF, NER, Object Detection) 선택
어노테이션 및 지능형 자동화 (Processing)
어노테이션 및 지능형 자동화 (Processing)액티브 러닝(Active Learning) 기반 중요 태스크 우선 할당ML 보조 라벨링(Smart Wand, Auto-segmentation) 수행LLM-as-a-Judge 기반 생성 답변 자동 채점 및 필터링다중 어노테이터 협업 및 실시간 작업 진행률 관리
품질 관리 및 성과 분석 (Analysis)
품질 관리 및 성과 분석 (Analysis)라벨러 간 일치도(IAA, Agreement) 및 통계 분석전문 검수자(Reviewer)의 승인/반려 및 피드백 루프어노테이터별 처리 속도 및 정확도 대시보드 모니터링Ground Truth 데이터 세트 확정 및 이상치 정제
데이터 수출 및 모델 통합 (Output)
데이터 수출 및 모델 통합 (Output)학습용 표준 포맷(COCO, YOLO, VOC, CSV, JSON) 수출Hugging Face Hub 및 Weights & Biases 실험 연동웹훅(Webhooks)을 통한 자동 모델 재학습 파이프라인 트리거클라우드 타겟 스토리지로 가공 완료 데이터 자동 동기화

핵심 차별점: XML 기반의 극도의 유연성을 가진 UI 구성과 ML 백엔드를 활용한 액티브 러닝을 통해, 단순 라벨링을 넘어 생성형 AI의 RLHF 및 복합 멀티모달 데이터 정제에 최적화된 워크플로우를 제공합니다.

주요 기능AI 요약

  • LLM 평가를 위한 Prompts 및 Benchmarks 기능
  • XML 기반 맞춤형 라벨링 인터페이스 설계
  • ML 백엔드 연동 사전 라벨링 및 액티브 러닝
  • PDF 및 오디오 스펙트로그램 등 멀티모달 지원
  • 팀 단위 협업 및 상세 품질 검수(QA) 워크플로우
  • RLHF 워크플로우 및 RAG 평가 기능

활용 사례AI 요약

  • LLM 파인튜닝을 위한 인간 피드백(RLHF) 데이터 수집
  • 자율주행 및 의료 영상용 정밀 객체 탐지·분할
  • 문서 AI 모델을 위한 PDF 구조 및 텍스트 추출 라벨링
  • 상담 녹취록 및 음성 데이터의 텍스트 전사 및 감성 분석

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대안 도구

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