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
MCAP 및 ROS 데이터
LiDAR 및 포인트 클라우드
멀티카메라 비디오
텔레메트리 및 궤적
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.
- 1수집
- 2큐레이션
- 3레이블링
- 4품질 관리
- 5게시
- 6학습
- 7개선
어노테이션 Ops
인간 전문성을 프로덕션 데이터로 전환
작업을 라우팅하고, 레이블링 가이드라인을 시행하며, 주관적이지 않고 측정 가능한 QA로 분산 팀을 조율하세요.
동일한 데이터셋 레코드에 연결
모델 관리
모델 동작 이해
드리프트를 모니터링하고, 실제 성능을 추적하며, 모든 예측을 영향을 준 훈련 데이터까지 추적하세요.
동일한 데이터셋 레코드에 연결
하나의 제어 플레인
센서와 모델 사이의 기준 기록 시스템.
Mission Control은 데이터, 결정, 모델 피드백을 동일한 운영 맥락에 유지합니다. 팀은 납품 후 이를 다시 구성하는 대신 릴리스의 근거를 직접 검토할 수 있습니다.
데이터셋 식별 체계
모델 학습에 사용된 데이터를 정확히 파악
모든 데이터셋과 버전에 안정적인 식별자를 부여하고 원본 장면과 품질 결정까지 데이터 계보를 추적할 수 있게 합니다.
제어 플레인
워크플로 운영
여러 프로젝트 도구를 이어 붙이는 대신 하나의 제어 플레인에서 어노테이션, 검토, 합의, 릴리스 정책을 운영하세요.
관리형 실행
어려운 작업을 확장
판단이나 처리량이 필요한 지점에 전문 인력 운영을 추가하되, 기준 기록 시스템이 서비스 조직으로의 인계 절차로 바뀌지 않도록 유지합니다.
Physical AI 프로그램을 위해 설계
모델 수명 주기 전반을 아우르는 하나의 레이어.
동일한 거버넌스 데이터 루프로 인식, 행동, 임바디드 모델 팀을 지원하면서 모든 프로그램에 동일한 스키마나 검토 정책을 강요하지 않습니다.
멀티모달 인식
탐지, 추적, 세그멘테이션, 장면 이해를 위해 동기화된 카메라, LiDAR, 텔레메트리 데이터를 선별하고 레이블링하세요.
매니퓰레이션 및 행동
매니퓰레이션 및 비전-언어-행동 학습을 위해 시연, 동작 구간, 궤적, 시간적 맥락을 구조화하세요.
엣지 케이스 및 안전
희귀 시나리오를 찾고 검토 근거를 보존하며, 안전 필수 평가와 재학습을 위해 승인된 데이터셋 버전을 릴리스하세요.
플릿 피드백 및 드리프트
모델 실패와 프로덕션 드리프트를 표적 장면 검색, 새로운 작업 대기열, 추적 가능한 데이터셋 릴리스로 전환하세요.
학습 준비 완료 출력
학습 스택이 신뢰할 수 있는 신호를 게시하세요.
원시 장면, 변환, 어노테이션 이력, 생성 과정의 승인 기준과의 연결을 유지한 채 모델에 바로 사용할 수 있는 데이터를 게시하세요.
- 2D, 3D 및 시간적 레이블
- 버전 관리된 데이터셋 매니페스트
- 품질 및 합의 기록
- 이식 가능한 내보내기 파이프라인
배포 및 거버넌스
데이터 경계에 대한 통제권은 그대로 유지됩니다.
팀이 거버넌스가 적용된 단일 기록을 기반으로 협업하는 동안 민감한 데이터는 비공개로 유지하세요. Avala는 액세스 제어, 감사 가능성, 데이터 격리가 워크플로에 내장된 클라우드 및 엔터프라이즈 배포 방식을 지원합니다.
보안 살펴보기개선 루프 구축
모든 데이터셋이 다음 모델을 개선하게 하세요.
센서 스택, 모델 워크플로, 가장 어려운 데이터 병목을 알려주세요. 반복 가능한 모델 개선 루프로 가는 최단 경로를 설계해 드립니다.