xtreme1

一个平台搞定 3D 点云、图像和 LLM 数据标注

Xtreme1 是一个面向多模态训练数据的一体化标注平台，支持 3D LiDAR 点云、2D 图像和大语言模型（LLM）数据的标注与处理。它解决的是 AI 团队在自动驾驶、机器人、计算机视觉等领域中，需要跨模态管理标注任务、统一数据格式和协作流程的痛点。核心能力包括：3D 点云标注（框选、分割、追踪）、图像标注（分类、检测、分割）、LLM 数据标注（指令、偏好、对话），以及数据集管理、团队协作、质量审核和模型辅助预标注。平台采用 Web 架构，前后端分离，支持私有化部署，适合从中小团队到企业级的数据标注流水线。

开源 freemium 数据集

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GitHub 星标 ★ 1284

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类数据集

开发团队xtreme1-io

所属国家

官网地址https://www.basic.ai

GitHubhttps://github.com/xtreme1-io/xtreme1

定价模式freemium

价格说明开源版免费，BasicAI云服务提供付费方案，定价待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型3d-annotation,annotation,annotation-tool,computer-vision,image-annotation,image-classification,image-labelling-tool,labeling-tool,lidar-annotation,lidar-camera-fusion,lidar-object-detection,lidar-object-tracking,multimodal,point-cloud,rlhf

GitHub 星标★ 1284

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-08-08 00:00:00

最近更新2026-09-19 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2026-09-17

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使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

已安装 Docker 与 Docker Compose（使用 docker compose 命令）
Git，用于拉取源码
如需 GPU 预标注：安装 NVIDIA Container Toolkit 并在 /etc/docker/daemon.json 中配置 nvidia 运行时
ARM CPU（如 Apple M1）需额外添加 docker-compose.override.yml

安装与启动步骤

1下载项目源码

README 未给出 clone 命令，仓库地址取自项目 GitHub；后续安装需在含 docker-compose.yml 的根目录执行。
```
git clone https://github.com/xtreme1-io/xtreme1.git
cd xtreme1
```
2配置 NVIDIA 运行时

仅在需要 GPU 预标注时配置；将以下内容写入 daemon.json 并重启 Docker，才能启用 NVIDIA Container Toolkit。
```
{
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  },
  "default-runtime": "nvidia"
}
```
3启动全部服务

默认从 Docker Hub 拉取前后端镜像并后台启动；去掉 -d 即前台运行，可直接查看日志。
```
docker compose up -d
```
4ARM 平台适配

仅 ARM CPU（如 Apple M1）需要：新建 docker-compose.override.yml 写入以下内容，QEMU 模拟可能影响性能。
```
services:
  mysql:
    platform: linux/amd64
```
5启用 BuildKit

源码构建前建议开启 BuildKit，以复用 Maven 与 NPM 包缓存；Docker Desktop 默认未开启。
```
{ "features": { "buildkit": true } }
```
6源码构建并运行

把 docker-compose.yml 复制为 docker-compose.develop.yml，注释 image 行、取消 build 行注释后再执行。
```
docker compose -f docker-compose.develop.yml build
docker compose -f docker-compose.develop.yml up
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`default-runtime`	否	在 /etc/docker/daemon.json 中设为 nvidia，启用 GPU 容器运行时	`nvidia`
`runtimes.nvidia.path`	否	声明 nvidia 运行时可执行文件路径	`nvidia-container-runtime`
`services.mysql.platform`	否	ARM 机器上强制使用 amd64 的 MySQL 镜像	`linux/amd64`
`services.backend.build`	否	源码构建时改用本地构建，替代拉取 Docker Hub 镜像	`./backend`
`services.frontend.build`	否	源码构建时前端镜像的构建目录	`./frontend`

如何确认成功

docker compose ps 显示各容器 running/healthy 即启动成功；README 未给出访问地址，详见官方文档。

常见问题

Q：Docker Desktop + WSL2.0 启动异常怎么办？

A：README 建议参考仓库 issue #144 排查，该问题已在 GitHub Issues 中单独记录。

Q：Apple M1 等 ARM 机器上 MySQL 启动失败？

A：MySQL 等镜像不兼容 ARM 架构，需新建 docker-compose.override.yml，把 mysql 服务 platform 设为 linux/amd64。

Q：改了代码为什么没生效？

A：docker compose up 只在镜像不存在时构建，代码变更后必须先执行 docker compose build 重新构建镜像。

Q：怎么避免把本地改动提交到仓库？

A：把 docker-compose.yml 复制成 docker-compose.develop.yml 再修改，该文件已在 .gitignore 中，运行时用 -f 指定它。

Q：想用自己构建的镜像而不是 Docker Hub 镜像？

A：在 docker-compose.yml 中注释各服务的 image 行、取消 build 行注释，再执行 docker compose up 即可本地构建并启动。

注意事项

docker-compose.yml 默认从 Docker Hub 拉取 backend 与 frontend 应用镜像。
不要把开发改动提交到 docker-compose.yml，请使用 docker-compose.develop.yml 并通过 -f 指定。
ARM 平台走 QEMU 模拟运行 amd64 镜像，性能会受到影响。
README 只包含安装、构建与运行内容，功能与使用问题请查阅官方文档站点。

核心亮点

同时支持 3D 点云、图像和 LLM 三种模态，避免多工具切换
提供预标注和模型辅助能力，可接入自有模型提升效率
支持私有化部署，数据安全可控，适合企业内网使用

不足之处

项目文档和社区生态相对早期，部分高级功能配置门槛较高
LLM 标注能力相比专业文本标注工具仍偏基础

适用场景

自动驾驶团队标注 LiDAR 点云中的车辆、行人等目标
机器人公司对多传感器采集的图像和点云做联合标注
AI 团队为 LLM 微调准备指令、对话和偏好数据

替代项目

Label Studio、CVAT

项目介绍

xtreme1 是一个数据集领域的开源项目，官方简介：Xtreme1 is an all-in-one data labeling and annotation platform for multimodal data training and supports 3D LiDAR point cloud, image, and LLM.。项目使用 TypeScript 开发，在 GitHub 上获得 1275 星标。

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