Ai标注系统产品系统

深度学习数据标注平台，支持图像、文本和视频等多种格式任务，用于微调LLM、准备训练数据和验证AI模型，具有标准化输出格式的支持多类型数据
标签和标注的平台。

1、数据管理：导入/导出数据、预处理
2、标签/任务配置：标签类型、标注界面配置
3、标注任务管理：任务管理、进度跟踪、审核质控
4、模型辅助标注：预标注、主动学习、模型集成
5、分析与报表：标签统计、可视化、报表导出
6、扩展与集成：API/SDK、云存储、Docker部署

一、我的职责
1、部署与架构设计
2、标注流程设计
3、任务管理配置与协作功能设计
4、模型辅助标注与集成
5、分析报表与可视化实现
二、技术栈
1、后端：Python (Django)
2、前端：Web UI (React + JavaScript)
3、数据库：PostgreSQL
4、存储：AWS S3 Bucket
5、容器化与部署：Docker
6、辅助工具：Python SDK、REST API 与 ML 模型集成
7、版本管理：Git
三、实现亮点
1、多数据类型统一标注：文本、图片全流程统一管理
2、任务管理与质控机制完善：审核、交叉检查，保证标注质量
3、机器学习辅助标注：集成模型实现预标注和主动学习，提高效率 30%-50%
4、灵活可扩展架构：支持 API 自动化调用，容器化部署方便团队协作
四、实现难点
1、多数据类型标注界面定制，不同数据类型需要不同交互方式，XML 配置模板复杂
2、任务分配与审核逻辑，多标注员协作时，进度统计、质量检查、冲突处理较复杂
3、模型集成与实时预标注，模型接口需稳定，避免大批量任务导致系统延迟
4、数据安全与高并发访问，大量图片/文件存储和访问压力大，需要缓存和异步处理优化