Kouch idantite
Bay chak dataset yon idantite ki dire
Mete vèsyon sou done detèktè, etikèt, chema, otorizasyon ak ekspòtasyon nan yon dosye ki estab ekip yo ka jwenn, repwodui epi site.
Fleet Learning Infrastructure pou Physical AI
Done 4D mond reyèl pou deplwaye Physical AI
Kliyan an se mèt modèl la. Nou se mèt enfrastrikti ki fè l vin pi bon an.
- Avala Cloud; BYOS kenbe done sous yo nan bucket ou ak rejyon ou.
- MCAP ak RRD · LiDAR, videyo, imaj, odyo ak tèks
- Enpòte ansanm done LeRobot ak kouran kamera ROS bag atravè SDK nou an, oswa konekte fòma pèsonalize ak adaptè.
Ouvè epi pwogramab
Bati sou enfrastrikti modèl Physical AI ou yo aprann ladan l.
Konekte ajan ou yo ak sèvè MCP ki lojman an, devlope ak SDK Python ak TypeScript yo, li metadone chak sekans, epi enpòte oswa ekspòte dataset LeRobot.
Sipòte pa
Li vo lapenn bati robo ak AI sèlman si yo bon pou moun: moun k ap anseye yo, moun ki posede yo, ak moun y ap travay bò kote yo.
Poukisa Avala
Enfrastrikti pou done ki dèyè chak modèl Physical AI
Avala bay ekip AI fizik yon sèl sistèm operasyonèl pou transfòme done sansè 4D an antre modèl ki gouvène, pa yon chèn pwojè etikèt dekonekte.
Plan kontwòl operasyonèl
Jere tout sik done-rive-modèl la
Kowòdone antre, rekonstriksyon 4D, vizyalizasyon, etikèt moun ak AI, kontwòl kalite, piblikasyon, antrènman, deriv ak re-etikèt nan yon sèl sistèm.
Operasyon jere
Ogmante egzekisyon san fragmante sistèm nan
Ajoute moun kalifye, workflow otomatik ak konsansis strik lè pwogram yo bezwen plis kapasite, pandan done ak tras orijin yo rete nan menm plan kontwòl la.
Yon sèl sik kontinyèl
Soti nan kaptire detèktè rive nan amelyore modèl
Chak etap ekri tounen nan menm dosye ki anba kontwòl la, konsa ekip yo avanse pi vit san pèdi kontèks, kalite oswa orijin.
- Enjere
- Òganize
- Etikete
- Kontwòl kalite
- Pibliye
- Fòme
- Amelyore
Operasyon Ansanm Done
Fè done ou travay nan echèl
Jere gwo flou sensè ak vèsyonman entegre, siveyans liyaj, ak rechèch. Fèt pou chaj travay pwodiksyon, pa pwototip.
Konekte ak menm dosye dataset la
Operasyon Anotasyon
Chanje ekspètiz imen an done pwodiksyon
Dirije travay, aplike gid etikèt, e kowòdone ekip distribye ak QC ki mezire, pa sibjektif.
Konekte ak menm dosye dataset la
Jesyon Modèl
Konprann konpòtman modèl
Siveye deriv, swiv pèfòmans nan monn reyèl la, epi trase nenpòt release tounen nan done, etikèt ak desizyon ki te pwodui l.
Konekte ak menm dosye dataset la
Mission Control
Wè epi kontwole travay la, pa sèlman livrezon final la
Eksplore done detèktè, konsevwa workflow, verifye kalite, jere vèsyon dataset epi trase desizyon modèl nan yon sèl espas travay.
- Jesyon Done
Òganize, chèche & pataje
Jodi a Avala jere livrezon dataset ki trasab epi l ap devlope referans estab, revizyon ki pa ka chanje, manifest ak dwa pou antrènman repwodiktib.
- Anotasyon & Alinman
Etikete ak trasabilite konplè
Transfòme kamera, LiDAR ak telemetri senkronize an done fòmasyon revize pou Physical AI. Etikete an 2D, 3D ak atravè sekans san pèdi kontèks modèl ou yo bezwen.
- Antrènman & Evalyasyon
Konekte antrènman ak evalyasyon
Jere liyaj eksperyans yo, fè fork sou dataset pou itere vit, epi kondisyone release yo sou benchmark otomatik oswa revizyon moun. Chak release dataset pibliye nan stack antrènman ou ak desizyon li yo anrejistre, epi rezilta yo retounen nan pwochen koleksyon an.
- Entegrasyon
Konekte enfrastrikti egzistan ou
Konekte done ou ak sistèm fòmasyon ak deplwaman ou yo
Konstwi pou Physical AI
Yon sèl enfrastrikti pou tout fòm fizik ak anviwònman
Aplike menm modèl operasyonèl ki anba kontwòl la nan robotik, sistèm otonòm, koleksyon done sou teren ak enfrastrikti kritik.
Valè pou biznis la
Plis pwogrè modèl pou chak èdtan done ou kaptire
Olye transmisyon ant zouti ak founisè, sèvi ak byen done ki akimile valè e ki gen vèsyon, ki rete repwodiktib epi pare pou pwochen sik antrènman an.
Konsève kontèks modèl la
Trase yon modèl, benchmark oswa pwoblèm pwodiksyon rive nan vèsyon dataset, etikèt ak politik egzak ki te fòme li.
Ranfòse vitès sik iterasyon yo
Pase soti nan dekouvèt done rive nan koreksyon ak re-fòmasyon san rebati kontèks atravè zouti ak founisè yo.
Jere deplwaman jan ou vle
Fonksyone nan Avala Cloud ak otorizasyon, retansyon, tras odit ak kontwòl antrepriz entegre nan workflow la. BYOS estanda (Bring Your Own Storage) kenbe done sous yo nan rejyon ou, pandan enfrastrikti Avala jere a ak metadone API yo rete Ozetazini.
Operasyon lè w bezwen yo
Kontwòl lojisyèl ak egzekisyon jere
Avala ka bay moun kalifye ak otomatizasyon pwogram egzijan yo bezwen. Yo ogmante oswa diminye selon bezwen, pandan idantite dataset la ak plan kontwòl la rete pou ou.
Ouvè epi pwogramab
Bati ak Avala
Python SDK, REST API, ak CLI. Jere ansanm done, deklanche anotasyon, ak ekspòte rezilta pa pwogram.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI
Machin yo aprann nan men moun. Nou bati konpayi an otou yo.
Plis pase 15 000 kolaboratè anrejistre anseye, verifye, epi korije sa modèl yo pa ka rezoud. Yo travay ak orè fleksib, yo touche pou travay ki aksepte, epi yo aprann pandan y ap travay. Se jijman yo ki fè pwochen vèsyon an pi bon pase sa ki te anvan an.
Jijman ki fòme
Kolaboratè yo pran ka otomatizasyon pa ka rezoud yo, epi koreksyon yo antre nan pwochen vèsyon an.
Peye pou travay ki aksepte
Orè fleksib, yon peman ki pi wo pase nòm nan pou travay la ak kote a, epi peman pou travay ki aksepte.
Yon chemen pou rive nan travay ki mande plis konpetans
Fòmasyon an fè pati travay la, kidonk moun ki gen eksperyans rete sou travay yo konnen an epi yo grandi rive nan travay ki pi difisil.
Patnè done
Ou deja ap kaptire? Founi dapre brief nou yo.
Flòt robo, sant teleoperasyon, estidyo kaptire ak moun ki bati aparèy yo touche pa èdtan aksepte, yo kenbe dwa yo sou kondisyon ki deklare, epi yo pa janm melanje ak done yon lòt kliyan.
Rechèch ak pèspektiv
Sa ekip Physical AI yo ap aprann kounye a
Analiz teknik, leson sou teren ak konsèy pratik pou konstwi pi bon sistèm soti nan done rive nan modèl.
Sep 4, 2026Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
Li plis- Sep 4, 2026
Sovereign Physical AI: own the data-to-model loop, rent the rest
The shift from renting intelligence to owning it is now measurable in language models. The same four forces apply with more force in robotics, where there is no internet of robot actions and the data is the moat. What to own, what to rent, what is genuinely open to build on, and the infrastructure that makes ownership possible.
Insights - Aug 10, 2026
Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
Research
Konstwi baz done modèl ou yo ka kontinye bati sou li
Transfòme chak dataset detèktè an pwogrè modèl ki dire
Gade kijan Avala ka konekte done, operasyon ak modèl pwodiksyon ou yo sou yon sèl enfrastrikti.