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# Label Studio

**데이터 라벨링 플랫폼**입니다. 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형의 라벨링(어노테이션) 작업을 웹 UI에서 수행할 수 있습니다.

## 어디에 쓰이나요?

* **이미지 라벨링**: 객체 탐지(바운딩 박스), 이미지 분류, 세그멘테이션
* **텍스트 라벨링**: 감성 분석, 개체명 인식(NER), 텍스트 분류
* **오디오 라벨링**: 음성 인식 데이터 전사(transcription), 화자 분리
* **LLM 평가**: LLM 응답의 품질을 사람이 평가하고 점수 부여 (RLHF 데이터 수집)
* **팀 협업**: 여러 라벨러가 동시에 작업하고, 관리자가 진행 상황 모니터링

머신러닝 모델을 학습시키려면 라벨링된 데이터가 필요합니다. Label Studio는 이 라벨링 작업을 체계적으로 관리할 수 있는 도구입니다.

## Docker Compose

```yaml docker-compose.yml theme={null}
services:
  label-studio:
    image: heartexlabs/label-studio:latest
    container_name: label-studio
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_SERVING_ENABLED=true
      - LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT=/label-studio/files
    volumes:
      - label_studio_data:/label-studio/data
      - label_studio_files:/label-studio/files

volumes:
  label_studio_data:
  label_studio_files:
```

## 실행

```bash theme={null}
docker compose up -d
```

## 접속 확인

브라우저에서 `http://localhost:8080`으로 접속합니다. 초기 접속 시 관리자 계정을 생성합니다.

## 기본 정보

| 항목        | 값           |
| --------- | ----------- |
| 웹 UI 포트   | 8080        |
| 기본 데이터베이스 | SQLite (내장) |

## 라이선스

| 구분     | 내용                                                               |
| ------ | ---------------------------------------------------------------- |
| 라이선스   | Apache License 2.0 (Community), 상용 라이선스 (Enterprise)             |
| 개인 사용  | 자유롭게 사용 가능                                                       |
| 상업적 사용 | Community는 자유롭게 사용 가능. Enterprise는 RBAC, SSO, 분석 대시보드 등 추가 기능 포함 |

## 참고

* [Label Studio 공식 문서](https://labelstud.io/guide/)
* [Label Studio GitHub](https://github.com/HumanSignal/label-studio)

## 설치 점검 목록

* `docker compose up -d` 후 `docker compose ps`로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
* 기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
* 운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
* 장애 분석을 위해 `docker compose logs -f` 확인 방법을 숙지했습니다.

## 문제 해결 가이드

* 컨테이너가 실행되지 않으면 `docker compose logs -f`로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
* 포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
* 이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
* 설정 변경 후 문제가 지속되면 `docker compose down` 후 다시 `up -d`로 재기동합니다.

## 관련 문서

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Setup 홈" icon="house" href="/setup/index">
    운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.
  </Card>

  <Card title="다음: Argilla" icon="arrow-right" href="/stacks/argilla">
    다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.
  </Card>
</CardGroup>