# yaml-language-server: $schema=https://schema.zeabur.app/template.json apiVersion: zeabur.com/v1 kind: Template metadata: name: Label Studio spec: description: | Label Studio is an open-source, multi-type data labeling and annotation tool for machine learning projects. It supports labeling audio, text, images, videos, and time series data with an intuitive UI, and exports to various model formats. coverImage: https://raw.githubusercontent.com/heartexlabs/label-studio/master/images/label-studio-overview.png icon: https://raw.githubusercontent.com/heartexlabs/label-studio/master/images/heartex_icon_opossum_green@2x.png variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: DOMAIN name: Domain description: The domain to access Label Studio tags: - Tool - AI readme: | # Label Studio An open-source data labeling and annotation tool that supports text, images, audio, video, and time series. Built for machine learning teams who need high-quality training data. ## What You Can Do After Deployment 1. **Create an account** — sign up with email and password on first visit to set up your workspace 2. **Start a labeling project** — create a project, import data, and choose from 50+ built-in labeling templates 3. **Customize labeling interfaces** — design your own annotation UI with a flexible XML-based configuration 4. **Invite team members** — add annotators and reviewers to collaborate on labeling tasks 5. **Export annotations** — download labeled data in JSON, CSV, COCO, VOC, and other ML-ready formats ## Key Features - Multi-type data support: text, images, audio, video, HTML, time series - 50+ built-in labeling templates for NER, classification, object detection, and more - Customizable annotation interfaces with XML configuration - Team collaboration with role-based access control - Machine learning backend integration for pre-labeling and active learning - Data import from cloud storage (S3, GCS, Azure Blob) - Flexible export formats compatible with popular ML frameworks - REST API for programmatic access and automation ## License Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) services: - name: label-studio icon: https://raw.githubusercontent.com/heartexlabs/label-studio/master/images/heartex_icon_opossum_green@2x.png template: PREBUILT_V2 spec: source: image: heartexlabs/label-studio:1.23.0 ports: - id: web port: 8080 type: HTTP volumes: - id: label-studio-data dir: /label-studio/data env: LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT: default: /label-studio/data LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED: default: "true" healthCheck: type: HTTP port: web http: path: / domainKey: PUBLIC_DOMAIN localization: es-ES: description: | Label Studio es una herramienta de etiquetado y anotación de datos multitipo de código abierto para proyectos de aprendizaje automático. Soporta texto, imágenes, audio, vídeo y series temporales, con exportación a múltiples formatos. variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: Dominio description: El dominio para acceder a Label Studio readme: | # Label Studio Herramienta de etiquetado de datos de código abierto. Soporta texto, imágenes, audio, vídeo y series temporales. Diseñada para equipos de ML que necesitan datos de entrenamiento de alta calidad. ## Qué puedes hacer después del despliegue 1. **Crear una cuenta** — regístrate con correo y contraseña en la primera visita para configurar tu espacio de trabajo 2. **Iniciar un proyecto de etiquetado** — crea un proyecto, importa datos y elige entre más de 50 plantillas integradas 3. **Personalizar la interfaz** — diseña tu propia UI de anotación con configuración XML flexible 4. **Invitar miembros del equipo** — añade anotadores y revisores para colaborar 5. **Exportar anotaciones** — descarga datos etiquetados en JSON, CSV, COCO, VOC y otros formatos ## Características principales - Soporte multitipo: texto, imágenes, audio, vídeo, HTML, series temporales - Más de 50 plantillas para NER, clasificación, detección de objetos y más - Interfaz de anotación personalizable con XML - Colaboración en equipo con control de acceso por roles - Integración de backend ML para pre-etiquetado y aprendizaje activo - Importación desde almacenamiento en la nube (S3, GCS, Azure Blob) - Formatos de exportación compatibles con frameworks ML populares - API REST para acceso programático y automatización ## Licencia Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) id-ID: description: | Label Studio adalah alat pelabelan dan anotasi data multi-tipe open source untuk proyek machine learning. Mendukung teks, gambar, audio, video, dan data time series dengan ekspor ke berbagai format model. variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: Domain description: Domain untuk mengakses Label Studio readme: | # Label Studio Alat pelabelan data open source yang mendukung teks, gambar, audio, video, dan time series. Dirancang untuk tim ML yang membutuhkan data pelatihan berkualitas tinggi. ## Apa yang bisa dilakukan setelah deploy 1. **Buat akun** — daftar dengan email dan kata sandi saat kunjungan pertama untuk menyiapkan workspace 2. **Mulai proyek pelabelan** — buat proyek, impor data, dan pilih dari 50+ template bawaan 3. **Kustomisasi antarmuka** — desain UI anotasi sendiri dengan konfigurasi XML yang fleksibel 4. **Undang anggota tim** — tambahkan anotator dan reviewer untuk berkolaborasi 5. **Ekspor anotasi** — unduh data berlabel dalam format JSON, CSV, COCO, VOC, dan lainnya ## Fitur Utama - Dukungan multi-tipe: teks, gambar, audio, video, HTML, time series - 50+ template bawaan untuk NER, klasifikasi, deteksi objek, dan lainnya - Antarmuka anotasi yang dapat dikustomisasi dengan XML - Kolaborasi tim dengan kontrol akses berbasis peran - Integrasi backend ML untuk pra-pelabelan dan active learning - Impor data dari cloud storage (S3, GCS, Azure Blob) - Format ekspor yang kompatibel dengan framework ML populer - REST API untuk akses terprogram dan otomatisasi ## Lisensi Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) ja-JP: description: | Label Studio はオープンソースのマルチタイプデータラベリング・アノテーションツールです。テキスト、画像、音声、動画、時系列データのラベリングに対応し、多様なモデル形式にエクスポートできます。 variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: ドメイン description: Label Studio にアクセスするためのドメイン readme: | # Label Studio オープンソースのデータラベリングツール。テキスト、画像、音声、動画、時系列に対応。高品質なトレーニングデータを必要とするMLチーム向け。 ## デプロイ後にできること 1. **アカウント作成** — 初回アクセス時にメールとパスワードで登録し、ワークスペースを設定 2. **ラベリングプロジェクトを開始** — プロジェクトを作成、データをインポートし、50以上のテンプレートから選択 3. **ラベリングUIをカスタマイズ** — 柔軟なXML設定でアノテーションインターフェースを設計 4. **チームメンバーを招待** — アノテーターやレビュアーを追加して共同作業 5. **アノテーションをエクスポート** — JSON、CSV、COCO、VOCなどのML対応形式でダウンロード ## 主な機能 - マルチタイプ対応：テキスト、画像、音声、動画、HTML、時系列 - NER、分類、物体検出など50以上のテンプレート - XMLベースのカスタマイズ可能なアノテーションUI - ロールベースのアクセス制御によるチーム協力 - 事前ラベリングと能動学習のためのMLバックエンド連携 - クラウドストレージからのデータインポート（S3、GCS、Azure Blob） - 主要MLフレームワーク互換のエクスポート形式 - プログラムによるアクセスと自動化のためのREST API ## ライセンス Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) ko-KR: description: | Label Studio는 오픈소스 다중 유형 데이터 라벨링 및 어노테이션 도구입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 시계열 데이터 라벨링을 지원하며 다양한 모델 형식으로 내보낼 수 있습니다. variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: 도메인 description: Label Studio에 접속할 도메인 readme: | # Label Studio 오픈소스 데이터 라벨링 도구. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 시계열을 지원. 고품질 학습 데이터가 필요한 ML 팀을 위해 제작되었습니다. ## 배포 후 할 수 있는 것 1. **계정 생성** — 첫 방문 시 이메일과 비밀번호로 가입하여 워크스페이스 설정 2. **라벨링 프로젝트 시작** — 프로젝트 생성, 데이터 가져오기, 50개 이상의 내장 템플릿 중 선택 3. **라벨링 UI 커스터마이즈** — 유연한 XML 설정으로 어노테이션 인터페이스 디자인 4. **팀원 초대** — 어노테이터와 리뷰어를 추가하여 협업 5. **어노테이션 내보내기** — JSON, CSV, COCO, VOC 등 ML 호환 형식으로 다운로드 ## 주요 기능 - 다중 데이터 유형 지원: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, HTML, 시계열 - NER, 분류, 객체 탐지 등 50개 이상 내장 템플릿 - XML 기반 커스터마이즈 가능 어노테이션 UI - 역할 기반 접근 제어를 통한 팀 협업 - 사전 라벨링과 능동 학습을 위한 ML 백엔드 연동 - 클라우드 스토리지 데이터 가져오기 (S3, GCS, Azure Blob) - 주요 ML 프레임워크 호환 내보내기 형식 - 프로그래밍 방식 접근과 자동화를 위한 REST API ## 라이선스 Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) th-TH: description: | Label Studio เป็นเครื่องมือติดป้ายกำกับและคำอธิบายข้อมูลหลายประเภทแบบโอเพนซอร์ส สำหรับโปรเจกต์ Machine Learning รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ Time Series variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: โดเมน description: โดเมนสำหรับเข้าถึง Label Studio readme: | # Label Studio เครื่องมือติดป้ายกำกับข้อมูลแบบโอเพนซอร์ส รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และ Time Series ออกแบบมาสำหรับทีม ML ที่ต้องการข้อมูลฝึกสอนคุณภาพสูง ## สิ่งที่ทำได้หลังจากติดตั้ง 1. **สร้างบัญชี** — ลงทะเบียนด้วยอีเมลและรหัสผ่านในการเข้าชมครั้งแรกเพื่อตั้งค่าพื้นที่ทำงาน 2. **เริ่มโปรเจกต์ติดป้าย** — สร้างโปรเจกต์ นำเข้าข้อมูล และเลือกจาก 50+ เทมเพลตในตัว 3. **ปรับแต่งหน้าจอ** — ออกแบบ UI คำอธิบายของคุณเองด้วยการกำหนดค่า XML ที่ยืดหยุ่น 4. **เชิญสมาชิกทีม** — เพิ่มผู้ติดป้ายและผู้ตรวจสอบเพื่อทำงานร่วมกัน 5. **ส่งออกคำอธิบาย** — ดาวน์โหลดข้อมูลที่ติดป้ายในรูปแบบ JSON, CSV, COCO, VOC และอื่น ๆ ## คุณสมบัติหลัก - รองรับหลายประเภท: ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ HTML Time Series - 50+ เทมเพลตในตัวสำหรับ NER การจำแนก การตรวจจับวัตถุ และอื่น ๆ - UI คำอธิบายที่ปรับแต่งได้ด้วย XML - การทำงานร่วมกันเป็นทีมพร้อมการควบคุมสิทธิ์ตามบทบาท - เชื่อมต่อ ML Backend สำหรับการติดป้ายล่วงหน้าและ Active Learning - นำเข้าข้อมูลจาก Cloud Storage (S3, GCS, Azure Blob) - รูปแบบส่งออกที่เข้ากันได้กับ ML Framework ยอดนิยม - REST API สำหรับการเข้าถึงแบบโปรแกรมและระบบอัตโนมัติ ## สัญญาอนุญาต Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) zh-CN: description: | Label Studio 是开源的多类型数据标注工具，专为机器学习项目设计。支持标注文本、图片、音频、视频和时间序列数据，并可导出多种模型格式。 variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: 域名 description: 访问 Label Studio 的域名 readme: | # Label Studio 开源的数据标注工具，支持文本、图片、音频、视频和时间序列。专为需要高质量训练数据的机器学习团队打造。 ## 部署后可以做什么 1. **创建账号** — 首次访问时以邮箱和密码注册，设置工作空间 2. **开始标注项目** — 创建项目、导入数据，从 50 多个内置模板中选择 3. **自定义标注界面** — 使用灵活的 XML 配置设计专属标注 UI 4. **邀请团队成员** — 添加标注者和审核者进行协作 5. **导出标注结果** — 以 JSON、CSV、COCO、VOC 等格式下载标注数据 ## 主要功能 - 多类型数据支持：文本、图片、音频、视频、HTML、时间序列 - 50 多个内置标注模板，支持 NER、分类、目标检测等 - 可自定义的 XML 标注界面 - 团队协作与角色权限控制 - 机器学习后端集成，支持预标注和主动学习 - 从云存储导入数据（S3、GCS、Azure Blob） - 兼容主流 ML 框架的导出格式 - REST API 支持编程访问与自动化 ## 授权 Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio) zh-TW: description: | Label Studio 是開源的多類型資料標註工具，專為機器學習專案設計。支援標註文字、圖片、音訊、影片和時間序列資料，並可匯出多種模型格式。 variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: STRING name: 網域 description: 存取 Label Studio 的網域 readme: | # Label Studio 開源的資料標註工具，支援文字、圖片、音訊、影片和時間序列。專為需要高品質訓練資料的機器學習團隊打造。 ## 部署後可以做什麼 1. **建立帳號** — 首次造訪時以電子郵件和密碼註冊，設定工作空間 2. **開始標註專案** — 建立專案、匯入資料，從 50 多個內建模板中選擇 3. **自訂標註介面** — 使用彈性的 XML 配置設計專屬標註 UI 4. **邀請團隊成員** — 新增標註者和審核者進行協作 5. **匯出標註結果** — 以 JSON、CSV、COCO、VOC 等格式下載標註資料 ## 主要功能 - 多類型資料支援：文字、圖片、音訊、影片、HTML、時間序列 - 50 多個內建標註模板，支援 NER、分類、物件偵測等 - 可自訂的 XML 標註介面 - 團隊協作與角色權限控制 - 機器學習後端整合，支援預標註和主動學習 - 從雲端儲存匯入資料（S3、GCS、Azure Blob） - 相容主流 ML 框架的匯出格式 - REST API 支援程式化存取與自動化 ## 授權 Apache-2.0 — [GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio)