Mwa 0
100% Etiketaj pa Moun
Anotatè ekspè nou yo etikete ~100 000 objè sou done ou. Sa bati ansanm antrènman inisyal la — fondasyon pou modèl oto-etiketaj pèsonalize ou.
Agentic Labeling
Ajan AI ki Etikete Done Ou — Ou Verifye Ka Difisil yo
80% otomatikman etikete pa modèl pèsonalize ki antrene sou done ou. 20% verifye pa moun sou minaj echèk ak ka difisil. Menm estrateji Tesla itilize a — kounye a disponib pou chak konpayi Physical AI.
Separasyon 80/20 — Kijan Li Fonksyone
De 100% etiketaj pa moun a 90/10 oto/moun nan twa mwa. Yon volant ki akimile ak chak pwojè.
Mwa 1
80/20 Separasyon Oto/Moun
Nou antrene yon modèl pèsonalize apati de zewo sou done ou epi deplwaye li nan de semèn. 80% etikèt yo kounye a otomatikman jenere. Anotatè imen verifye epi korije 20% ki rete a.
Mwa 3+
90/10 Separasyon Oto/Moun
Done ka difisil kontinyèl retounen nan re-antrènman modèl. Presizyon amelyore, pri yo bese. Moun konsantre sèlman sou minaj echèk ak ka difisil.
Modèl Pèsonalize vs Sou Etajè
| Sou Etajè (YOLO, SAM3) | Avala Custom Models | |
|---|---|---|
Presizyon | ~50 % sou travay espesyalize | 80–90 %+ sou travay espesifik ou a |
Ko enferans | $3–5K/mwa pa pwojè | Leje — anpil mache sou aparey la |
Done antrènman | Jenerik — pa taksonomie ou | Antrene depi zewo ak done ou yo |
Vitès iterasyon | Koreksyon pi lan pase etikèt depi zewo | Iterasyon chak semèn ak nouvo ka limít |
Depo Modèl yo
Nou bati sou pi bon fondasyon open-source yo epi antrene modèl pèsonalize pou ka itilizasyon espesifik ou.
Avala Custom Models
Modèl espesifik pou travay antrene apati de zewo pa kliyan. Pi gwo presizyon, pi ba pri.
YOLO (v8/v9/v11)
Deteksyon objè 2D ak bwat limit an tan reyèl. Ajiste pa kliyan pou oto-etiketaj rapid.
SAM3
Segmantasyon enstans ak semantik ak mask entèaktif. Pre-anotasyon pou travay poligòn.
NVIDIA Alpamayo
Modèl Vision-Language-Action bout-an-bout pou oto-etiketaj trajektwa 4D ak konpreyansyon sèn.
SAM3-3D-Objects
Segmantasyon santre sou objè pou pre-anotasyon kiboyid ak bwat 3D.
SAM3-3D-Body
Segmantasyon fokis sou moun pou estimasyon pòz, pwen kle, ak oto-etiketaj eskelèt.
NVIDIA Cosmos
Modèl fondasyon mond pou rekonstriksyon sèn, ogmantasyon done, ak similasyon.
Avala Inference Cloud
Nou Egzekite Modèl yo — Ou Livre Pwodwi a
Tankou Fireworks.ai, men pou Physical AI. Enfrastrikti jere optimize pou pri, vitès, ak echèl global.
Zero Ops
Pa gen jesyon GPU, pa gen démaraj fwat, pa gen chàj enfrastrikti.
Chàj lou yo
SageMaker ak enferans dedye pou chàj lou yo.
WASM sou aparey
Ekzekisyon WASM nan navigatè pou modèl leje — ko enferans zewo.
Auto-scaling
Auto-scaling pou volìm pwodiksyon jiska 1M+ frames pa semèn.
Edge global
Distribye globalman, optimize pou latans ak debi.
Motè Done Boukle Fèmen
Chak pwojè akimile. Modèl yo vin pi bon, pri yo bese, avantaj konpetitif ou grandi.
Sèvis Ajisteman
Pote nenpot modèl — YOLO, SAM, Alpamayo oswa pwop achitekti ou. Nou sipòte nenpot pwen depab.
Fine-Tuning ak done ou yo — Antrene ak done espesifik ou, etikèt ak taksonomie pou presizyon maksimòm.
Deplòiman enstantane — Deplòiman nan yon klik sou enfrastrikti GPU jere Avala.
Antrènman kontini — Nouvo done retounen nan antrènman otomatikman. Presizyon ogmante ak tan.
Vèsyon modèl — Istwa vèsyon konplè ak rollback nan yon klik nan Mission Control.
Prè pou sispann etikèt amèn?
Kòmanse ak yon pilòt — wè 80% presizyon oto-etiketaj nan premye mwa ou.