0개월 차
100% 인간 라벨링
전문 어노테이터가 귀사의 데이터에서 약 100,000개 객체를 라벨링합니다. 이것이 초기 학습 세트 — 커스텀 자동 라벨링 모델의 기반이 됩니다.
Agentic Labeling
AI 에이전트가 데이터를 라벨링합니다 — 귀사는 엣지 케이스만 검증하십시오
80%는 고객 데이터로 학습된 커스텀 모델이 자동 라벨링합니다. 20%는 실패 마이닝과 코너 케이스에 대해 사람이 검증합니다. Tesla가 사용하는 것과 동일한 전략 — 이제 모든 Physical AI 기업에서 이용 가능합니다.
80/20 분배 — 작동 원리
100% 인간 라벨링에서 90/10 자동/인간으로 3개월 만에 전환됩니다. 프로젝트마다 복리로 성장하는 플라이휠입니다.
1개월 차
80/20 자동/인간 분배
귀사의 데이터로 커스텀 모델을 처음부터 학습하여 2주 내에 배포합니다. 80%의 라벨이 자동 생성됩니다. 인간 어노테이터가 나머지 20%를 검증하고 수정합니다.
3개월 차+
90/10 자동/인간 분배
지속적인 코너 케이스 데이터가 모델 재학습에 반영됩니다. 정확도가 향상되고 비용이 감소합니다. 인간은 실패 마이닝과 엣지 케이스에만 집중합니다.
커스텀 모델 vs 기성 모델
| 기성 모델 (YOLO, SAM3) | Avala Custom Models | |
|---|---|---|
정확도 | 전문 작업에서 ~50% | 특정 작업에서 80–90%+ |
추론 비용 | 프로젝트당 월 $3–5K | 경량 — 많은 모델이 디바이스에서 실행 |
학습 데이터 | 범용 — 귀사의 택소노미가 아님 | 귀사의 데이터로 처음부터 학습 |
반복 속도 | 수정이 처음부터 라벨링하는 것보다 느림 | 새로운 코너 케이스로 매주 반복 |
모델 저장소
최고의 오픈소스 기반 위에 구축하며, 귀사의 특정 유스케이스를 위한 커스텀 모델을 학습합니다.
Avala Custom Models
고객별로 처음부터 학습되는 태스크 전용 모델입니다. 최고 정확도, 최저 비용.
YOLO (v8/v9/v11)
2D 객체 감지 및 실시간 바운딩 박스. 고객별로 파인튜닝하여 빠른 자동 라벨링을 지원합니다.
SAM3
인터랙티브 마스크를 활용한 인스턴스 및 시맨틱 세그멘테이션. 폴리곤 태스크의 사전 어노테이션.
NVIDIA Alpamayo
4D 궤적 자동 라벨링 및 장면 이해를 위한 엔드투엔드 Vision-Language-Action 모델입니다.
SAM3-3D-Objects
큐보이드 및 3D 바운딩 박스 사전 어노테이션을 위한 객체 중심 세그멘테이션입니다.
SAM3-3D-Body
포즈 추정, 키포인트, 스켈레톤 자동 라벨링을 위한 인체 중심 세그멘테이션입니다.
NVIDIA Cosmos
장면 재구성, 데이터 증강, 시뮬레이션을 위한 월드 파운데이션 모델입니다.
Avala Inference Cloud
모델은 저희가 운영합니다 — 귀사는 제품에 집중하십시오
Fireworks.ai와 유사하지만 Physical AI를 위한 서비스입니다. 비용, 속도, 글로벌 스케일에 최적화된 매니지드 인프라입니다.
Zero Ops
GPU 관리 불필요, 콜드 스타트 없음, 인프라 오버헤드 없음.
무거운 워크로드
SageMaker 및 무거운 워크로드를 위한 전용 추론.
온디바이스 WASM
경량 모델을 위한 브라우저 측 WASM 실행 — 추론 비용 제로.
오토 스케일링
주당 100만+ 프레임의 프로덕션 볼류에 대한 오토 스케일링.
글로벌 엣지
전 세계 분산, 레이턴시와 처리량에 최적화.
폐쇄 루프 데이터 엔진
모든 프로젝트가 축적됩니다. 모델은 향상되고, 비용은 감소하며, 귀사의 경쟁 우위가 성장합니다.
파인튜닝 서비스
어떤 모델이든 가져오세요 — YOLO, SAM, Alpamayo 또는 독자 아키텍처. 어떤 출발점이든 지원합니다.
귀사 데이터로 Fine-Tuning — 귀사의 데이터, 라벨, 택소노미로 학습하여 최대 정확도를 달성합니다.
즉시 배포 — Avala의 관리형 GPU 인프라에 원클릭 배포.
지속적 재학습 — 새로운 데이터가 자동으로 재학습에 반영됩니다. 정확도는 시간이 지날수록 향상됩니다.
모델 버전 관리 — Mission Control에서 원클릭 롤백이 가능한 완전한 버전 기록.