플릿 러닝 루프의 모든 단계를 받쳐 주는 하나의 플랫폼.

플릿이 무엇을 했는지 확인하세요. 기록은 디바이스, 이벤트, 알림 맥락과 함께 들어오며, 어떤 시퀀스든 해당 장면 안에서 열어 볼 수 있습니다.

• 플릿 디바이스, 기록, 이벤트
• 규칙과 알림
• MCAP 뷰어
• 3D 및 가우시안 스플랫 렌더링

모델이 어디서, 왜 실패하는지 찾으세요. Avala는 실패를 묶고, 중복을 검사하고, 데이터에 빠진 커버리지 셀에 매핑합니다.

• 기록과 시퀀스 전반 검색
• 중복 검사와 영상 지문
• 실패 분류 체계로의 실패 클러스터링
• 커버리지 셀에 매핑된 공백 리포트

무엇이든 바꾸기 전에 홀드아웃된 실제 장면에서 현재 모델을 채점합니다. 이후의 모든 결과가 기준선을 갖게 됩니다.

• 학습용으로 공개하지 않는 홀드아웃 장면
• 버전 관리되는 오염 검사
• 비전 언어 모델 사전 채점과 사람의 감사
• 신뢰 구간이 포함된 리포트

공백을 캡처 캠페인으로 바꾸세요. 승인된 브리프가 작업, 장소, 물체, 시퀀스 수를 정하고, 커버리지 기준이 수준을 정합니다.

• 승인된 브리프에 따른 캡처 캠페인
• 캡처와 라벨링을 위한 관리형 인력
• 175개 워크플로 카탈로그의 커버리지 셀
• 납품마다 제공되는 커버리지 리포트

고객이 자체 코드와 컴퓨팅 자원으로 새 데이터셋 릴리스를 학습합니다. Avala는 시퀀스부터 릴리스까지의 계보를 유지합니다.

• Python 및 TypeScript SDK
• PyTorch 데이터 로딩
• LeRobot 내보내기

릴리스에 들어가기 전에 모든 시퀀스를 브리프에 비추어 확인합니다. 기술적 유효성과 행동 결과는 따로 등급을 매깁니다.

• 캠페인별 승인 기준
• 품질 목표
• 합의 기반 채점
• 결과 라벨과 복구 라벨

모델 출시 시점은 고객이 결정합니다. 그 바탕이 되는 데이터는 슬라이스, 내보내기, 전체 계보를 갖춘 버전 관리 릴리스입니다.

• 버전 관리되는 데이터셋과 슬라이스
• LeRobot 형식을 포함한 내보내기
• 캡처부터 릴리스까지의 계보
• SDK와 호스팅 MCP 서버