argilla

让领域专家轻松标注数据，快速构建高质量 LLM 数据集

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 516 🐛 待处理 39 👀 关注 28

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GitHub 星标 ★ 5195

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队argilla-io

官网地址https://argilla-io.github.io/argilla/latest

GitHubhttps://github.com/argilla-io/argilla

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型active-learning,ai,annotation-tool,developer-tools,gpt-4,human-in-the-loop,langchain,llm,machine-learning,mlops,natural-language-processing,nlp,rlhf,text-annotation,text-labeling,weak-supervision,weakly-supervised-learning

GitHub 星标★ 5195

上线时间2021-04-28 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积790.3 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数9

项目介绍

Argilla 是一个面向 AI 工程师和领域专家的协作工具，专注于构建高质量数据集。它解决了 LLM 项目中数据标注、反馈收集和数据集管理的痛点，提供直观的 UI 让非技术人员也能参与标注和审查。核心能力包括：灵活的数据标注工作流（支持文本、图像等）、与 Hugging Face 生态无缝集成、可编程的 Python API 用于数据管道定制、以及基于反馈的模型迭代优化。通过将人工反馈融入训练循环，Argilla 帮助团队快速创建微调、RLHF 和评估所需的高质量数据，从而提升模型性能。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5195

技术标签

active-learning ai annotation-tool developer-tools gpt-4

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：云服务 3 步

环境要求

Python 环境（支持 pip 安装）
已安装 pip
一个 Hugging Face 账号（用于部署 Argilla Server）
部署后获得的空间 API URL 与 API Key

安装与启动步骤

1安装 Argilla SDK

在本地 Python 环境中安装官方 SDK，安装完成后即可在代码中导入 argilla 包。
```
pip install argilla
```
2部署 Argilla Server

SDK 需要连接一个 Argilla Server。README 推荐最简方式：通过 Hugging Face Spaces 模板一键部署，无需自建服务器。
3连接服务器

导入 Argilla 类，用 Space 的 API URL 和 API Key 实例化客户端，之后即可用 Python API 管理数据集与标注任务。
```
import argilla as rg

client = rg.Argilla(api_url="https://[your-owner-name]-[your_space_name].hf.space", api_key="owner.apikey")
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`api_url`	是	Argilla Server 的访问地址，由 Hugging Face Space 提供	`https://[your-owner-name]-[your_space_name].hf.space`
`api_key`	是	访问服务器的密钥，用于客户端认证	`owner.apikey`