All Products
Search

This Product

    Platform For AI:Ikhtisar iTAG

    Document Center

    Platform For AI:Ikhtisar iTAG

    Last Updated:Jun 22, 2026

    iTAG adalah platform pelabelan data PAI yang menyediakan templat untuk melabeli berbagai jenis data, termasuk gambar, teks, video, audio, serta tugas multimodal.

    Tugas pelabelan yang didukung

    iTAG menyediakan templat bawaan untuk tugas pelabelan berikut:

    • Image: image classification, object detection, image OCR, table recognition, dan image semantic segmentation.

    • Text: text classification, named entity recognition, dan entity relationship recognition.

    • Video: video classification, video frame tagging, dan video OCR.

    • Audio: audio classification, audio segmentation, dan audio recognition.

    • Large model: visual question answering, multimodal RLHF annotation, image-to-text, image-text explanation, dialogue rewriting, dialogue sorting, dan dialogue grouping.

    Untuk menggunakan templat selain yang tersedia di Konsol, seperti untuk text classification dan image classification, lihat template management.

    Alur kerja

    1. Create a dataset

      Unggah data yang perlu Anda labeli ke Object Storage Service (OSS). Kemudian, gunakan modul manajemen dataset untuk mengimpor data dan membuat dataset. Sistem akan menghasilkan file indeks .manifest—berupa file JSONL yang berisi path data dan metadata—untuk tugas pelabelan.

      Penting

      Saat ini, iTAG hanya mendukung data yang disimpan di OSS. Untuk memastikan akses yang tepat, bucket OSS harus berada di wilayah yang sama dengan PAI.

    2. Create a labeling task

      Untuk dataset yang sudah ada, buat dan distribusikan tugas pelabelan menggunakan templat bawaan atau templat kustom. Alur kerja tugas terdiri dari tiga tahap: pelabelan, inspeksi kualitas, dan penerimaan. Tahap pelabelan wajib dilakukan, sedangkan inspeksi kualitas dan penerimaan bersifat opsional. Setiap tahap memiliki tujuan sebagai berikut:

      • Labeling: Pada halaman Label Task, anotator mengambil paket tugas, menyelesaikan pelabelan, lalu menyerahkan hasilnya.

      • Quality inspection: Pada halaman Quality Inspection Task, peninjau mengambil paket tugas yang telah selesai untuk ditinjau, dimodifikasi, atau ditolak.

      • Acceptance: Pada halaman Acceptance Task, pemilik proyek mengambil paket tugas untuk tinjauan akhir, modifikasi, atau penolakan.

    3. Process the labeling task

      Ikuti alur kerja untuk melabeli, menginspeksi, atau menerima paket tugas guna menghasilkan data yang telah diberi label.

    4. Export labeling results

      Ekspor hasil pelabelan ke direktori OSS tertentu untuk pelatihan model. Hasilnya diekspor dalam format .manifest.

    Penagihan

    • Platform iTAG (Gratis): Platform iTAG tidak dikenai biaya jika Anda menggunakan tim sendiri untuk pelabelan manual.

    • Layanan pelabelan cerdas (Gratis): Layanan pelabelan cerdas, yang tersedia untuk beberapa templat large model seperti image-to-text dan image-text explanation, saat ini gratis. Anda akan diberi pemberitahuan terlebih dahulu jika layanan ini berubah menjadi fitur berbayar.

    • Object Storage Service (OSS) (Berbayar): iTAG bergantung pada Object Storage Service (OSS) Alibaba Cloud. Oleh karena itu, biaya penyimpanan OSS dan trafik baca/tulis data ditagih secara terpisah sesuai dengan standar penagihan OSS.

    • Layanan outsourcing pelabelan manual (Berbayar): Untuk mendelegasikan pelabelan data kepada tim profesional Alibaba Cloud, kirimkan tiket atau bergabung dengan grup DingTalk 21930006619 untuk menghubungi tim PAI terkait layanan berbayar ini.

    Dapatkan bantuan

    Jika Anda mengalami masalah seperti error pemuatan data, izin yang tidak mencukupi, atau perlu mengonfigurasi aturan cross-origin resource sharing (CORS) untuk OSS, lihat FAQ iTAG.