Physical AI සංවර්ධක වේදිකාව

ඔබේ Physical AI ආකෘති ඉගෙන ගන්නා යටිතල පහසුකම් මත ගොඩනගන්න.

ඔබේ ඒජන්තයන් සත්කාරක MCP සේවාදායකයට සම්බන්ධ කරන්න, Python සහ TypeScript SDK මත ගොඩනඟන්න, සෑම අනුක්‍රමයකම පාරදත්ත කියවන්න, LeRobot දත්ත කට්ටල ආයාත හෝ අපනයනය කරන්න.

ගොඩනැගීම ආරම්භ කරන්න තාක්ෂණික විස්තර සැසියක් වෙන්කරන්න

එක් ලුහුබැඳිය හැකි පද්ධතියක්

Typed අතුරුමුහුණත්

සංවේදක capture

MCAP · LiDAR · වීඩියෝ

දත්ත කට්ටල සෞඛ්‍යය

අනුක්‍රම · ක්‍රමාංකනය · ගුණාත්මකභාවය

පුහුණු අපනයනය

දත්ත කට්ටල හෝ ව්‍යාපෘති අපනයනය · තත්ත්වය

ආකෘති ප්‍රතිපෝෂණයනිෂ්පාදන අසාර්ථකතා සහ සීමා අවස්ථා මීළඟ දත්ත කට්ටල තීරණයට ගෙන යන්න.

සෑම අතුරුමුහුණතක් හරහාම එක් හඹා යා හැකි වාර්තාවක්

සත්කාරක MCP

ඔබේ AI මෙවලම් වෙතින් යන්ත්‍ර සමූහ ඉගෙනුම් චක්‍රය විමසන්න.

එක් සත්කාරක අන්ත ලක්ෂ්‍යයක් සම්බන්ධ කරන්න. ඔබේ ඒජන්තයන්ට යන්ත්‍ර සමූහ පටිගත කිරීම් සහ ඇඟවීම්, අනුක්‍රම, දත්ත ග්‍රහණ ව්‍යාපාර සහ ඒවායේ පිළිගැනීමේ ආවරණය, එකඟතාව, ගුණාත්මක ඉලක්ක සහ අපනයන තත්ත්වය කියවිය හැක.

දත්ත රැස් කිරීමේ විස්තර, හිඩැස් වාර්තා සහ ඇගයීම් වාර්තා යන්ත්‍ර සමූහ ඉගෙනුම් වැඩසටහන සමඟ ලැබේ. ඔබේ Avala කණ්ඩායම ඒවා ලබා දෙයි.

MCP මාර්ගෝපදේශය කියවන්න

සත්කාරක MCP endpoint

https://mcp.avala.ai/mcp

චක්‍ර අදියර අනුව මෙවලම්

නිරීක්ෂණය: fleet_list_recordingsfleet_list_eventsfleet_list_alerts
රෝග විනිශ්චය: list_sequencespreview_curation_candidates
ලබා ගැනීම: list_capture_campaignsget_campaign_acceptance_coverage
තහවුරු කිරීම: get_dataset_healthget_consensus_summarylist_quality_targets
නිකුත් කිරීම: list_sliceslist_exportsget_export_status

ප්‍රවේශය ඔබේ Avala අවසර අනුගමනය කරයි. සමාලෝචිත කාර්ය මණ්ඩල ක්‍රියා සුදුසු මෙහෙයුම්කරුවන්ට පමණක් පෙන්වන අතර පැහැදිලි තහවුරු කිරීමක් අවශ්‍ය වේ.

අතුරුමුහුණත්

ඔබේ stack එකට ගැළපෙන අතුරුමුහුණත තෝරන්න.

Python, TypeScript, පොදු REST API සහ සත්කාරක MCP එකම Avala දත්ත ආකෘතිය බෙදා ගනී.

Python SDK

සමමුහුර්ත සහ අසමමුහුර්ත clients, cursor pagination, typed models සහ පැහැදිලි දෝෂ.

pip install avala

client.fleet.recordings.list()
client.datasets.get_health(owner, slug)
client.exports.create(dataset=dataset_uid)

TypeScript SDK

runtime පරායත්තතා නොමැති typed resource clients සහ Node.js 18+ සඳහා නිල සහය.

npm install @avala-ai/sdk

avala.fleet.recordings.list()
avala.datasets.getHealth(owner, slug)
avala.exports.create({ dataset })

REST API

පොදු api.avala.ai endpoint ඕනෑම භාෂාවකින් හෝ සත්‍යාපිත HTTP client එකකින් භාවිතා කරන්න.

curl --fail-with-body -H "X-Avala-Api-Key: $AVALA_API_KEY" "https://api.avala.ai/api/v1/datasets/?limit=10"

සත්කාරක MCP

ගැළපෙන AI මෙවලම් අවසරයට සීමා වූ දත්ත කට්ටල සහ මෙහෙයුම් සන්දර්භයට සම්බන්ධ කරන්න.

https://mcp.avala.ai/mcp

අනුක්‍රම පාරදත්ත

ඔබට ලැබෙන සෑම අනුක්‍රමයකටම එක් ක්‍රමානුරූපයක්.

යන්ත්‍ර සමූහ ඉගෙනුම් වැඩසටහනක් හරහා ලැබෙන අනුක්‍රමවල එකම ක්ෂේත්‍ර ඇත. ඔබේ පුහුණු කේතයට අනුමාන නොකර ඒවා පෙරීමට, බෙදීමට සහ බර තැබීමට හැක.

සෑම අනුක්‍රමයක්ම ශ්‍රේණිගත කරන ආකාරය බලන්න

ශ්‍රේණි දෙකෙහිම ප්‍රතිඵල ලේබලය
සෑම පියවරකම භාෂා විස්තරයක් සහිත උප කාර්ය සීමා
ගුණාත්මක සහ වේග ශ්‍රේණි
වැරදි සහ යථා තත්ත්වයට පත්වීමේ කොටස්
උපකරණ සහ ක්‍රමාංකන ID
නිවස, වස්තුව සහ ක්‍රියාකරු අනුව කාන්දු කණ්ඩායම්

කාන්දු කණ්ඩායම් මගින් පුහුණු සහ පරීක්ෂණ කට්ටල බෙදිය හැකි අතර, එකම නිවස, වස්තුව හෝ ක්‍රියාකරු කිසි විටෙක දෙපැත්තේම නොපෙනේ.

LeRobot ආකෘතිය

LeRobot ආකෘතියෙන් දත්ත ඇතුළු කර පිටතට ගෙන යන්න.

LeRobot දත්ත කට්ටලයක් MCAP අනුක්‍රම ලෙස Avala වෙත ආයාත කරන්න, නැතහොත් Avala අනුක්‍රම දත්ත කට්ටලයක් LeRobot v3 දත්ත කට්ටලයක් ලෙස අපනයනය කරන්න. සෑම LeRobot episode එකක්ම එක් Avala අනුක්‍රමයකට අනුරූප වේ. විධාන දෙකම Python SDK සමඟ ලැබෙන අතර Python 3.12 හෝ ඊට පසු අනුවාදයක් අවශ්‍යයි.

LeRobot සහාය සහිත CLI ස්ථාපනය කරන්න: LeRobot සහාය සහිත CLI ස්ථාපනය කරන්න
pip install "avala[cli,lerobot]"
Hugging Face Hub වෙතින් දත්ත කට්ටලයක් ආයාත කරන්න: Hugging Face Hub වෙතින් දත්ත කට්ටලයක් ආයාත කරන්න
avala import lerobot --repo-id lerobot/svla_so101_pickplace --name "SO-101 pick and place" --slug so101-pick-and-place
අනුක්‍රම දත්ත කට්ටලයක් LeRobot v3 වෙත අපනයනය කරන්න: අනුක්‍රම දත්ත කට්ටලයක් LeRobot v3 වෙත අපනයනය කරන්න
avala lerobot export my-org/so101-pick-and-place --repo-id my-hf-user/so101-pick-and-place --output ./lerobot-out

පළමු චක්‍රය

එක් සත්‍යාපිත ඉල්ලීමකින් ඔබේ දත්ත පරීක්ෂා කරන්න.

තිරයේ නොපෙනෙන prompt එකකින් යතුර ඇතුළත් කර අක්තපත්‍රය තාවකාලික subshell එකකට සීමා කරමින් පොදු API එක විමසන්න.

Bash හෝ Zsh · curl · Avala API යතුරක්

සත්‍යාපිත පොදු API · Bash හෝ Zsh

(
  printf "Avala API key: " &&
    IFS= read -rs AVALA_API_KEY &&
    printf "\n" &&
    export AVALA_API_KEY &&
    curl \
      --fail \
      --silent \
      --show-error \
      -H "X-Avala-Api-Key: $AVALA_API_KEY" \
      "https://api.avala.ai/api/v1/datasets/?limit=10"
)

ක්‍රමලේඛනය කළ හැකි කාර්ය ප්‍රවාහය

සම්පූර්ණ Physical AI දත්ත චක්‍රය ක්‍රමලේඛනය කරන්න.

අමු සංවේදක දත්ත සහ මීළඟ ආකෘති ධාවනය අතර මෙහෙයුම් පියවර සඳහා ස්ථාවර අතුරුමුහුණත් භාවිතා කරන්න.

සංවේදක දත්ත ඇතුළත් කරන්න

MCAP, LiDAR, වීඩියෝ, ROS bag හෝ LeRobot දත්ත එකම දත්ත කට්ටල ආකෘතියකට ගෙන එන්න.

CLIPython SDKREST API

දත්ත කට්ටල සෞඛ්‍යය පරීක්ෂා කරන්න

දත්ත නිෂ්පාදනයට යාමට පෙර සුචිගත කිරීම, අනුක්‍රම, රාමු ගණන සහ ක්‍රමාංකනය පරීක්ෂා කරන්න.

CLIPython SDKREST API

ආකෘති-සහාය ලේබල් කිරීම ධාවනය කරන්න

ව්‍යාපෘතියට සීමා වූ ස්වයංක්‍රීය ලේබල් කාර්ය ආරම්භ කර මානව සමාලෝචනය එකම පාලිත කාර්ය ප්‍රවාහයේ තබන්න.

CLIPython SDKMission Control

පුහුණුවට සූදානම් අපනයන ප්‍රකාශ කරන්න

දත්ත කට්ටලයක් හෝ ව්‍යාපෘති අපනයනයක් සාදා පසුව පුහුණුව සඳහා සම්පූර්ණ වන තෙක් නිරීක්ෂණය කරන්න.

CLIPython SDKREST API

තාක්ෂණික විස්තර සැසිය

ඔබේ අසීරුම දත්ත චක්‍රය අප වෙත ගෙන එන්න.

එක් සැබෑ කාර්ය ප්‍රවාහයක් වටා අතුරුමුහුණත්, ගබඩා මාර්ගය, ගුණාත්මක දොරටු සහ release ගිවිසුම සිතියම්ගත කරමු.

තාක්ෂණික විස්තර සැසියක් වෙන්කරන්න API යොමුව කියවන්න