用主动学习智能选数据，省标注成本，提模型效率。
Active-Learning-as-a-Service 是一个面向所有人的可扩展且高效的数据选择与主动学习系统。它旨在解决机器学习中数据标注成本高昂、数据冗余和模型训练效率低下的问题。核心能力包括：提供多种主动学习策略（如不确定性采样、多样性采样等），支持大规模数据集的分布式处理，以及通过服务化架构让用户无需深入了解算法细节即可使用主动学习功能。该系统采用Python编写，易于集成到现有的数据处理和模型训练流程中，帮助用户以更少的数据标注量达到理想的模型性能，从而降低时间和人力成本。
modAL、small-text、ALiPy
Active-Learning-as-a-Service 是数据集领域的开源项目，由 HuaizhengZhang 开发，2022 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 279 个项目，GitHub 星标数为 221。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-03。Apache-2.0 许可证，可自由使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：机器学习团队需要降低数据标注成本，快速筛选高价值样本。同类可对比的替代方案包括 modAL、small-text、ALiPy。
X-AnyLabeling
开源
一站式AI辅助标注，图像视频文本通吃，导出格式随心配
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop applicat···
aisheets
开源
像用表格一样批量调 AI，不写代码就能造和改数据集
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
distilabel
开源
基于论文的合成数据流水线，快速生成高质量 AI 反馈数据。
Distilabel is a framework for synthetic data and AI feedback for engineers who need ···
DataGen
开源
用大模型一键生成定制化训练数据，告别数据荒
[ICLR'25] DataGen: Unified Synthetic Dataset Generation via Large Language Models
