> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://avala.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Качество и SLA > Процесс обеспечения качества Avala, гарантии точности, сроки выполнения и модель рабочей силы Управляемый сервис разметки Avala предоставляет аннотации продакшн-качества, подкреплённые структурированным процессом QA, профессиональными экспертами предметной области и измеримыми метриками качества. На этой странице описано, что вы можете ожидать при использовании рабочей силы Avala для аннотации. ## Процесс обеспечения качества Каждая аннотация проходит через 3-уровневый пайплайн контроля качества, прежде чем попасть в ваш экспорт. ### Уровень 1: Автоматические проверки Прежде чем рецензент-человек увидит результат, автоматическая валидация отлавливает структурные ошибки. | Проверка | Что обнаруживает | | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Валидация схемы** | Отсутствующие обязательные атрибуты, недопустимые значения меток, координаты вне диапазона | | **Геометрическая валидация** | Ограничивающие рамки с нулевой площадью, самопересекающиеся полигоны, кубоиды за пределами облака точек | | **Проверки согласованности** | Дублирование ID объектов, разорванные связи трекинга между кадрами, несоответствия меток/атрибутов | | **Проверки покрытия** | Неразмеченные области, которые должны иметь метки согласно онтологии проекта | ### Уровень 2: Рецензирование человеком Выделенный рецензент — старший аннотатор с глубоким знанием вашей онтологии — проверяет каждый результат на точность, полноту и соответствие вашим руководствам по разметке. Рецензенты проверяют: * Правильность классификации объектов и значений атрибутов * Точное прилегание ограничивающих рамок / полигонов / кубоидов * Согласованность трекинга объектов между кадрами * Обработку граничных случаев согласно инструкциям проекта ### Уровень 3: Экспертный аудит Случайная выборка проверенных результатов передаётся экспертам предметной области для финального аудита. Этот уровень калибрует точность рецензентов и выявляет систематические проблемы до того, как они повлияют на ваши обучающие данные. Результаты аудита передаются обратно в обучение аннотаторов и уточнение руководств, создавая цикл непрерывного улучшения. ## Цели точности | Метрика | Цель | | ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | | **Выход с первого раза** | > 99% аннотаций принято без доработки | | **Точность классификации** | > 99% правильного присвоения меток | | **Точность локализации** | IoU ограничивающих рамок > 0,90 относительно эталона | | **Согласованность трекинга** | > 99% правильного сохранения ID объектов между кадрами | | **Точность атрибутов** | > 99% правильных значений атрибутов (перекрытие, обрезка и т.д.) | Цели точности применяются к управляемому сервису разметки Avala. Точность самостоятельной аннотации зависит от ваших аннотаторов и конфигурации QA. ## Сроки выполнения Сроки зависят от сложности аннотации и объёма. В таблице ниже приведены типичные сроки для распространённых типов аннотации при использовании управляемого сервиса разметки Avala. | Тип аннотации | Типичные сроки | Примечания | | ------------------------------------------- | ----------------- | ------------------------------------------------------------------------ | | **2D ограничивающие рамки** (изображения) | 1-3 рабочих дня | Стандартное обнаружение объектов | | **2D полигоны** (изображения) | 2-5 рабочих дней | Сегментация экземпляров | | **Семантическая сегментация** (изображения) | 3-7 рабочих дней | Попиксельная классификация | | **3D-кубоиды** (LiDAR) | 3-7 рабочих дней | Аннотация облаков точек с видами BEV + перспектива | | **Мультисенсорные 3D** (LiDAR + камера) | 5-10 рабочих дней | Синхронная аннотация сенсоров | | **Видео-трекинг объектов** | 3-7 рабочих дней | На последовательность, зависит от количества кадров и плотности объектов | | **Аннотация ключевых точек** | 2-5 рабочих дней | Оценка позы и разметка ориентиров | Отсчёт сроков начинается с момента загрузки данных и финализации онтологии проекта. Пилотные наборы данных (\< 1 000 элементов) часто могут быть завершены быстрее. Нужен конкретный SLA для вашего проекта? Свяжитесь с **[sales@avala.ai](mailto:sales@avala.ai)** для обсуждения гарантированных обязательств по срокам. ## Качество рабочей силы ### Специализация в предметной области Аннотаторы Avala — это профессионалы своего дела, а не гиг-работники. Каждый аннотатор специализируется в конкретной области (автономное вождение, робототехника, медицинская визуализация) в течение 12 месяцев и более. | Характеристика | Детали | | ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Период специализации** | 12+ месяцев на одном клиентском домене | | **Обучение** | Онбординг по конкретному проекту с вашей онтологией, библиотекой граничных случаев и руководствами по разметке | | **Коэффициент удержания** | > 90% годового удержания — аннотаторы накапливают глубокие институциональные знания | | **Размер команды** | 15 000+ аннотаторов по всем доменам | ### Почему удержание важно Высокий коэффициент удержания аннотаторов напрямую влияет на качество данных: * **Институциональные знания** — Аннотаторы со временем изучают ваши граничные случаи, соглашения об именовании и специфику предметной области. Новому аннотатору нужны недели, чтобы достичь того же уровня. * **Меньше циклов доработки** — Опытные аннотаторы допускают меньше ошибок с первого раза, снижая накладные расходы на рецензирование и сроки выполнения. * **Эволюция онтологии** — При обновлении таксономии меток опытные аннотаторы адаптируются быстрее, потому что понимают логику изменений. ## Метрики качества через API Метрики качества ваших проектов доступны программно через API и SDK. ### Метрики на уровне проекта ```python theme={null} from avala import Client client = Client() # Get project details including quality metrics projects = client.projects.list() for project in projects: print(f"Project: {project.name}") print(f" Tasks completed: {project.task_count}") ``` ### Данные качества на уровне задачи ```python theme={null} # List tasks with their review status tasks = client.tasks.list(project="project_uid") for task in tasks: print(f"Task: {task.uid}") print(f" Status: {task.status}") ``` ### Экспорт с метаданными качества При создании экспорта каждый результат аннотации включает статус QA-рецензии, что позволяет фильтровать по уровню качества в вашем пайплайне обучения. ```python theme={null} export = client.exports.create( name="Training data - QA passed only", format="avala-json-external", projects=["project_uid"] ) ``` ## Настройка контроля качества Для самостоятельной аннотации Avala предоставляет настраиваемые рабочие процессы QA. | Функция | Описание | | ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | | **Многоэтапное рецензирование** | Маршрутизация аннотаций через один или несколько этапов рецензирования перед принятием | | **Рабочие процессы консенсуса** | Требование согласия нескольких аннотаторов на одну и ту же метку | | **Критерии принятия** | Установка минимальных порогов качества для принятия задачи | | **Отслеживание проблем** | Отметка и отслеживание проблем аннотации с комментариями и статусом решения | | **Согласие между аннотаторами** | Измерение согласованности между аннотаторами на одних и тех же данных | Инструкции по настройке см. в разделе [Контроль качества](/docs/annotation/guides/quality-control). ## Следующие шаги

Руководство по контролю качества

Настройте многоэтапное рецензирование, консенсус и рабочие процессы принятия для ваших проектов.

Прослеживаемость

Отследите любую аннотацию до исходных данных, аннотатора и QA-рецензии.

Почему Avala

Узнайте, чем Avala отличается от Scale AI, Labelbox и Label Studio.

Связаться с отделом продаж

Обсудите управляемую разметку, пользовательские SLA и корпоративное развёртывание.