라벨박스

Labelbox

고품질 학습 데이터 구축과 모델 평가를 지원하는 데이터 중심 AI 플랫폼

무료 + 유료WebAPISDK한국어LLM 기반멀티모달

소개

Labelbox는 단순 라벨링을 넘어 생성형 AI 모델의 정렬(Alignment)과 평가에 특화된 데이터 엔진으로 진화했습니다. 데이터 큐레이션, 멀티모달 어노테이션, 그리고 모델 성능 분석을 통합하여 AI 학습 사이클을 단축시키는 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼입니다.

활용 워크플로우

데이터 인프라 및 카탈로그 통합

데이터 인프라 및 카탈로그 통합Cloud Storage(S3, GCS, Azure) 커넥터 연결데이터 카탈로그 내 메타데이터 기반 스마트 필터링임베딩 기반 데이터 시각화 및 중복 데이터 제거비정형 데이터(이미지, 영상, 텍스트) 원클릭 임포트

AI 지원 라벨링 및 RLHF 파이프라인

AI 지원 라벨링 및 RLHF 파이프라인Model-assisted labeling(MAL)을 통한 사전 라벨링 자동화LLM 평가를 위한 답변 랭킹 및 인간 피드백(RLHF) 수집커스텀 온톨로지(Ontology) 설정을 통한 정밀 어노테이션Labelbox Boost 전문 인력을 활용한 고난도 작업 아웃소싱

워크플로우 관리 및 협업

워크플로우 관리 및 협업라벨러 간 컨센서스(Consensus) 점수 및 정확도 분석데이터 품질 검수(QA) 및 수정 요청 자동화작업자별 생산성 대시보드 및 프로젝트 진행률 추적엔터프라이즈 RBAC 권한 관리 및 보안 감사 로그

모델 학습용 데이터 익스포트 및 루프백

모델 학습용 데이터 익스포트 및 루프백PyTorch, TensorFlow 포맷 기반 Python SDK 익스포트데이터 드리프트 분석 및 에러 케이스 데이터 재수집모델 성능 디버깅을 통한 취약 시나리오 식별벡터 DB(Pinecone 등) 연동을 통한 RAG 데이터셋 구축

핵심 차별점: 비정형 데이터의 탐색(Catalog)부터 정렬(RLHF) 및 모델 성능 진단까지 단일 플랫폼에서 완결하는 AI 데이터 루프

주요 기능

Labelbox Foundry (도메인별 사전 구축 라벨링 워크플로우)
LLM Red Teaming 및 취약점 테스트
임베딩 기반 데이터 검색
멀티모달 대화형 AI 평가 도구
RLHF 워크플로우
Google Cloud 연동 파인튜닝

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

직관적인 UI와 강력한 자동화 기능을 통해 라벨링 생산성을 크게 높여줍니다. 다양한 데이터 형식을 지원하며, 대규모 팀 협업에 최적화된 워크플로우 관리 기능을 갖추고 있습니다. 최근 LLM 관련 기능 업데이트가 매우 빠릅니다.

단점

엔터프라이즈 기능의 비용이 높은 편이며, 복잡한 워크플로우 설정 시 학습 곡선이 존재합니다. 소규모 프로젝트의 경우 단위당 가격(LBU) 체계가 다소 부담스러울 수 있습니다.

가격 정보

무료 + 유료시작 가격: 무료

무료 플랜을 통해 매월 최대 500 LBU(Labelbox Units)를 무료로 사용할 수 있습니다. Starter 플랜은 LBU당 $0.10의 비용이 발생하는 종량제 방식이며, 무제한 사용자 및 모델 지원 라벨링 기능을 포함합니다. 대규모 기업을 위한 Enterprise 플랜은 별도 문의가 필요합니다.

정보 확인일: 2026. 8. 30. · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요