아이덴티티 레이어
모든 데이터셋에 지속 가능한 아이덴티티 부여
센서 데이터, 레이블, 스키마, 권한 및 내보내기를 팀이 찾고 재현하고 인용할 수 있는 하나의 안정적인 레코드 아래에서 버전 관리하세요.
개방형 및 프로그래밍 가능
Physical AI 모델이 학습하는 인프라 위에 구축하세요.
에이전트를 호스팅 MCP 서버에 연결하고, Python 및 TypeScript SDK로 개발하고, 모든 시퀀스의 메타데이터를 읽고, LeRobot 데이터셋을 가져오거나 내보내세요.
로봇과 AI는 사람에게 이로울 때에만 만들 가치가 있습니다. 로봇을 가르치는 사람, 소유하는 사람, 그리고 그 곁에서 일하는 사람에게 말입니다.
Avala를 선택하는 이유
모든 Physical AI 모델을 뒷받침하는 데이터 인프라
Avala는 피지컬 AI 팀에 4D 센서 데이터를 거버넌스된 모델 입력으로 바꾸는 하나의 운영 시스템을 제공합니다. 단절된 라벨링 프로젝트의 연쇄가 아닙니다.
운영 제어 플레인
데이터에서 모델까지 전체 루프 운영
수집, 4D 재구성, 시각화, 사람과 AI 라벨링, 품질 관리, 게시, 학습, 드리프트, 재라벨링을 하나의 시스템에서 조율합니다.
관리형 운영
스택을 분리하지 않고 실행 규모 확장
프로그램에 처리량이 필요할 때 검증된 인력, 자동화된 워크플로, 엄격한 합의 절차를 추가하세요. 데이터와 계보는 동일한 제어 플레인에 유지됩니다.
하나의 연속 루프
센서 캡처에서 모델 개선까지
모든 단계가 동일한 거버넌스 레코드에 다시 기록되므로 컨텍스트, 품질 또는 출처를 잃지 않고 더 빠르게 진행할 수 있습니다.
- 수집
- 큐레이션
- 레이블링
- 품질 관리
- 게시
- 학습
- 개선
데이터셋 Ops
대규모로 데이터를 활용하세요
내장된 버전 관리, 계보 추적, 검색으로 대규모 센서 스트림을 관리하세요. 프로토타입이 아닌 프로덕션 워크로드를 위해 설계되었습니다.
동일한 데이터셋 레코드에 연결
어노테이션 Ops
인간 전문성을 프로덕션 데이터로 전환
작업을 라우팅하고, 레이블링 가이드라인을 시행하며, 주관적이지 않고 측정 가능한 QC로 분산 팀을 조율하세요.
동일한 데이터셋 레코드에 연결
모델 관리
모델 동작 이해
드리프트를 모니터링하고, 실제 환경 성능을 추적하며, 모든 릴리스를 그것을 만들어낸 데이터, 라벨, 결정까지 거슬러 추적합니다.
동일한 데이터셋 레코드에 연결
Mission Control
최종 결과뿐 아니라 작업 전체를 확인하고 제어
하나의 워크스페이스에서 센서 데이터를 탐색하고, 워크플로를 설계하고, 품질을 검사하고, 데이터셋 버전을 관리하고, 모델 결정을 추적하세요.
- 데이터 관리
정리, 검색 및 공유
Avala는 현재 추적 가능한 데이터셋 납품을 운영하며, 재현 가능한 훈련을 위한 안정적 참조, 불변 리비전, 매니페스트와 권리 메타데이터를 개발합니다.
- 어노테이션 & Alignment
완전한 추적성으로 라벨링
동기화된 카메라, LiDAR, 텔레메트리를 Physical AI용 검토 완료 학습 데이터로 바꾸세요. 모델에 필요한 맥락을 잃지 않고 2D, 3D, 시퀀스 전체를 라벨링합니다.
- 훈련 및 평가
학습과 평가를 연결
실험 계보를 관리하고, 빠른 반복을 위해 데이터셋을 포크하며, 자동 벤치마크나 사람의 검토로 릴리스를 승인합니다. 각 데이터셋 릴리스는 결정 기록과 함께 고객의 학습 스택으로 게시되고, 그 결과는 다음 수집으로 되돌아갑니다.
- 통합
기존 인프라에 연결하세요
데이터, 학습, 배포 스택 연결
Physical AI를 위해 설계
다양한 로봇 형태와 환경을 아우르는 하나의 인프라
로보틱스, 자율 시스템, 현장 데이터 수집 및 핵심 인프라에 동일한 거버넌스 운영 모델을 적용하세요.
비즈니스 가치
수집한 데이터 매시간에서 더 큰 모델 진전 창출
도구와 벤더 사이의 인수인계를 재현 가능하고 다음 학습 주기에 바로 쓸 수 있는, 가치가 누적되는 버전 관리된 데이터 자산으로 대체하세요.
모델 컨텍스트 보존
모델, 벤치마크 또는 프로덕션 문제를 이를 만든 정확한 데이터셋 버전, 레이블 및 정책까지 추적하세요.
반복 주기 단축
도구와 공급업체 전반에서 컨텍스트를 다시 구축하지 않고 데이터 탐색에서 수정 및 재학습으로 이동하세요.
원하는 방식으로 배포 관리
Avala Cloud에서 운영하고, 권한, 보존, 감사 가능성 및 엔터프라이즈 제어를 워크플로에 기본 적용하세요. 표준 BYOS(Bring Your Own Storage)로 소스 데이터는 고객의 리전에 남고, Avala가 관리하는 인프라와 API 메타데이터는 미국에 위치합니다.
필요할 때 이용하는 운영 역량
소프트웨어 제어와 관리형 실행
Avala는 까다로운 프로그램에 필요한 검증된 인력과 자동화를 제공할 수 있습니다. 인력과 자동화는 필요에 따라 확장 또는 축소되며, 데이터셋 아이덴티티와 제어 플레인은 고객이 소유합니다.
개방형 및 프로그래밍 가능
Avala로 구축하기
Python SDK, REST API, CLI. 데이터셋을 관리하고, 어노테이션을 트리거하고, 결과를 프로그래밍 방식으로 내보내세요.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI 원칙
기계는 사람에게서 배웁니다. 우리는 그 사람들을 중심으로 회사를 세웠습니다.
15,000명 이상의 등록 코워커가 모델이 해결하지 못하는 것을 가르치고, 확인하고, 바로잡습니다. 이들은 유연하게 일하고, 승인된 작업에 대해 보수를 받으며, 일하면서 배웁니다. 이들의 판단이 다음 릴리스를 이전보다 낫게 만듭니다.
훈련된 판단
코워커는 자동화가 해결하지 못하는 사례를 맡고, 이들의 수정은 다음 릴리스에 반영됩니다.
승인된 작업에 대한 보수
유연한 근무 시간, 해당 업무와 지역의 통상 수준을 웃도는 보수, 그리고 승인된 작업에 대한 지급.
더 숙련된 업무로 가는 경로
교육이 업무 안에 내장되어 있어, 경험 있는 사람은 익숙한 일을 계속하면서 더 어려운 과제로 성장합니다.
데이터 파트너
이미 촬영 중이신가요? 우리 브리프에 따라 공급하세요.
로봇 플릿, 원격 조작 센터, 촬영 스튜디오, 리그 제작자는 승인 시간당 보수를 받고, 명시된 조건으로 권리를 보유하며, 다른 고객의 데이터와 절대 합쳐지지 않습니다.
연구 및 인사이트
Physical AI 팀이 지금 배우는 것
더 나은 데이터-모델 시스템 구축을 위한 기술 분석, 현장 교훈 및 실무 가이드.
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