argilla

让领域专家轻松标注数据，快速构建高质量 LLM 数据集

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。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 5122

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队argilla-io

所属国家

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

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

定价模式free

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

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★ 5122

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-04-28 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数7

使用教程

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`

如何确认成功

Python 中成功实例化 rg.Argilla 客户端且无认证报错，浏览器可打开该 Space 页面。

常见问题

Q：必须自己部署 Argilla Server 吗？

A：是。SDK 只是客户端，需要连接一个 Server；README 推荐用 Hugging Face Spaces 模板免费部署，这是最省事的方式。

Q：api_url 和 api_key 从哪里获取？

A：在 Hugging Face Spaces 部署 Argilla 模板后，用该 Space 的访问地址作为 api_url，README 示例中的密钥格式为 owner.apikey。

Q：还需要额外安装依赖吗？

A：README 只给出 pip install argilla 一条安装命令，按此安装即可使用客户端连接服务器。

注意事项

项目已进入维护模式：原作者不再新增功能，仅按需修复缺陷并发布补丁。
若希望参与维护或扩展项目，可按 README 提示开 issue 讨论成为 maintainer。
除 Hugging Face Spaces 外，README 未提供其他部署方式的命令，请勿自行猜测参数与端口。

核心亮点

UI 友好，非技术人员也能轻松上手标注和审查数据
与 Hugging Face 生态深度集成，支持 datasets 和 models 无缝衔接
提供 Python API 和可扩展的架构，便于定制数据标注流程

不足之处

文档和社区资源相对较少，新手入门可能有一定门槛
高级功能（如自定义标注界面）需要较强的开发能力

适用场景

构建 RLHF 数据集，收集人类偏好反馈
微调 LLM 前进行数据清洗和标注
团队协作管理多来源的文本/图像数据集

替代项目

Label Studio、Prodigy、Doccano

项目介绍

argilla 是数据集领域的开源项目，由 argilla-io 开发，2021 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（5,122）位列前 9%，在数据集分类的 279 个项目里位列前 8%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 5,079 增加到 5,122，净增 43。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：构建RLHF数据集，收集人类偏好反馈。同类可对比的替代方案包括 Label Studio、Prodigy、Doccano。

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