Physical AI의 라벨링, 데이터 수집, 데이터셋을 구매하십시오

일반적인 좌석 수 기반 등급은 없습니다. 다음 데이터셋 릴리스를 검증할 수 있는 가장 작은 상업적 경로를 선택한 뒤 같은 시스템을 확장하세요.

• 첫 번째 릴리스

  하나의 모달리티 구성, 하나의 데이터셋 릴리스, 유용성을 입증할 승인 기준을 정의합니다.

• 프로덕션 루프

  인제스트, 큐레이션, 사람 + AI 라벨링, QC, 버전 관리, 내보내기를 하나의 반복 가능한 시스템으로 운영합니다.

• 엔터프라이즈 제어 계층

  조직 전체에서 센서 데이터의 거버넌스, 릴리스, 학습 연결 방식을 표준화합니다.

각 제안서에 범위의 전제 조건을 명시해 무엇이 포함되고 확장 과정에서 무엇이 달라지는지 확인할 수 있게 합니다.

• 데이터

  모달리티, 장면 볼륨, 캡처 주기, 보존 기간, 게시해야 할 데이터셋 릴리스.

• 워크플로우

  인제스트와 큐레이션부터 어노테이션, QC, 내보내기, 재라벨링까지 Avala가 실행하는 단계.

• 인프라

  Compute, 스토리지, 통합, 배포 모델, 보안 요구 사항, 지원 수준.

• 운영

  고객 팀이 Mission Control을 운영할지, Avala가 수집, 라벨링, QC 역량을 제공할지 여부.

Avala의 범주는 Physical AI를 위한 플릿 러닝 인프라입니다. 라벨링은 Avala가 돌리는 고리의 한 단계이지, 범주가 아닙니다. 로봇, 차량, 드론, 현장 시스템을 만드는 팀은 라벨링과 데이터 운영, 수집 프로그램, 데이터셋 이용을 각각 따로 범위로 정할 수 있습니다. 모델을 학습하고 소유하는 쪽은 고객입니다. Avala는 수집, 선별, 사람과 AI의 라벨링, 품질 관리, 버전이 있는 데이터셋 공개, 학습으로의 인계를 운영합니다. Mission Control은 원본 파일을 보고, 워크플로를 설계하고, 품질을 보고, 권한을 다루고, 공개를 원래 녹화까지 따라가는 작업 면입니다. 계보는 센서 파일에서 내보내기까지 하나의 기록에 남습니다.

이 사이트에서 열린 일은 세 가지입니다. 라벨링과 데이터 운영은 카메라, LiDAR, 텔레메트리를 2차원, 3차원, 4D로 다루고 MCAP와 ROS bag을 포함하며, 품질 관리와 버전이 있는 내보내기가 있습니다. 수집은 26개 작업군에 있는 175개 공개 카탈로그에서 계획하고, 쓴 브리프에 맞춰 진행합니다. 1인칭 촬영, 로봇 원격 조작, 현장 작업, 맞춤 센서 리그입니다. 데이터셋 이용은 공개 샘플에서 시작하며, 계정 없이 Mission Control에서 엽니다. 가정 샘플은 236개 시퀀스, 56.4시간입니다. 양손 원격 조작 샘플은 4,248개 시퀀스입니다. 플랫폼인 Mission Control은 수집, 선별, 라벨링, 품질 관리, 버전, 평가를 웹, Python SDK, TypeScript SDK, REST API, MCP로 돌리는 곳입니다.

Avala는 정가를 내지 않습니다. 모든 일은 범위를 정한 견적입니다. 견적은 가격 페이지의 네 입력으로 만듭니다. 데이터, 워크플로, 인프라, 운영입니다. 데이터는 모달리티, 장면의 양, 수집 주기, 보관, 필요한 데이터셋 공개를 담습니다. 워크플로는 Avala가 맡는 단계입니다. 인프라는 계산, 저장, 배치, 보안 요구입니다. 운영은 팀이 Mission Control을 돌리는지, Avala가 수집, 라벨링, 품질 관리 능력을 내는지입니다. 시작점은 First release, Production loop, Enterprise control plane 입니다. 연락 경로로 보내거나 [email protected] 로 모달리티, 양, 라벨 종류, 기한, 데이터가 있는 곳을 적으십시오.

이 페이지의 준수 문장은 Avala가 이미 공개한 것입니다. SOC 2 Type I 와 GDPR 입니다. 표준 자체 저장은 원본 데이터를 고객의 버킷, S3 또는 GCS 를 포함해, 고객의 지역에 둡니다. Avala가 운영하는 인프라와 API 메타데이터는 미국에 남습니다. coworker 역량은 다섯 대륙에 등록된 15,000명 이상의 coworker 공개 네트워크이며, 유연하게 일하고 채택된 일에 대해 지급됩니다. 이 페이지에서 Avala는 매출도 기업가치도 내지 않습니다. 공개 샘플을 넘는 라이선스 재고는 여기에 없습니다.

첫 일은 범위를 정한 First release 입니다. 하나의 모델 목표, 하나의 모달리티 조합, 하나의 한정된 데이터셋 공개, 그 공개가 쓸모 있음을 보이는 수용 기준을 적습니다. 수집, 선별, 라벨링, 품질 관리, 버전, 내보내기를 하나의 반복으로 돌려야 할 때 다음은 Production loop 입니다. 모델 피드백과 다시 라벨링은 같은 기록에 남습니다. 여러 팀이 센서 데이터 공개와 학습 연결을 하나의 통제로 다룰 때가 Enterprise control plane 입니다. 고객은 자신의 파이프라인에서 모델을 학습합니다. Avala는 운영 기록을 지킵니다.

라벨링 요청에는 센서 모달리티, 대략적인 양, 라벨 종류, 기한, 데이터가 있는 곳을 적으십시오. 수집 요청에는 작업, 장면, 이미 리그가 있다면 그 리그, 납품이 맞춰야 할 수용선을 적으십시오. 데이터셋 요청에는 먼저 볼 작업군과 모달리티를 적고, 맞춤을 요청하기 전에 공개 샘플을 여십시오. 카탈로그는 공개이므로 브리프는 작업을 처음부터 설명하는 대신 워크플로, 작업군, 장면을 가리킬 수 있습니다. 연락 경로의 의도는 다섯입니다. 이 페이지의 일에는 라벨링, 데이터셋 이용, 수집 프로그램을 쓰십시오.

고리 전체를 사지 않고 라벨링만 살 수 있습니까?

예. 라벨링은 Avala가 돌리는 고리의 한 단계이지 범주가 아닙니다. 팀은 라벨링과 데이터 운영, 수집 프로그램, 데이터셋 이용을 각각 따로 범위로 정할 수 있습니다. 범주는 Physical AI를 위한 플릿 러닝 인프라로 남습니다.

Avala가 정가를 공개합니까?

아닙니다. 모든 일은 데이터, 워크플로, 인프라, 운영으로 만드는 범위 견적입니다. 시작점은 First release, Production loop, Enterprise control plane 입니다.

첫 요청은 어디로 보냅니까?

계정 없이 공개 샘플을 열거나, 일에 맞는 의도로 연락 경로를 보내십시오. 라벨링, 데이터셋 이용, 수집 프로그램입니다. 모달리티, 양, 라벨 종류, 기한, 데이터가 있는 곳을 넣으십시오.