චක්‍රය තුළ model
model වැඩිදියුණු කරන දත්ත සමඟ ඒවා සම්බන්ධ කරන්න.
අනුවාද කළ Physical AI දත්ත කට්ටල foundation, custom සහ in-house ආකෘති සඳහා සූදානම් කරන්න. සහාය දක්වන inference ප්‍රතිදාන සමාලෝචනයට ගෙන, නිවැරදි කිරීම් මූලාශ්‍ර දර්ශන දක්වා ලුහුබැඳ, ඊළඟ දත්ත කට්ටල අනුවාදය ප්‍රකාශයට පත් කරන්න.
Model සඳහා සූදානම් දත්ත
Foundation, custom හෝ in-house
සහාය දක්වන inference
SAM, YOLO සහ ගැළපෙන endpoint
සම්පූර්ණ lineage
Output, සමාලෝචන සහ dataset අනුවාද
Model පරිසර පද්ධති බලන්න
මාදිලි නාමාවලිය
Physical AI workflow සඳහා labeling සහ foundation model බලන්න
එකම අඛණ්ඩ ලූපයක්
අනාවැකියේ සිට වඩා හොඳ දත්ත දක්වා එක් චක්‍රයක්
Avala විසින් model ධාවනය, මූලාශ්‍ර දර්ශන, සමාලෝචන තීරණ සහ ඊළඟ dataset නිකුතුව සම්බන්ධව තබයි. එමඟින් provenance නැති නොකර model වැඩිදියුණු කිරීමට කණ්ඩායම්වලට හැකිය.
01
දන්නා අනුවාදයකින් අරඹන්න
Model එක ධාවනය වන ස්ථානය කුමක් වුවත්, inference හෝ evaluation සඳහා භාවිත කළ dataset අනුවාදය තෝරන්න.
02
අවිනිශ්චිත සීමා අවස්ථා සමාලෝචනය කරන්න
ගැළපෙන අඩු විශ්වාසනීය output සහ අසාර්ථකත්ව කොටස්, මුල් sensor සන්දර්භය සමඟ මානව සමාලෝචනයට ගෙන එන්න.
03
ඊළඟ නිකුතුව ප්‍රකාශයට පත් කරන්න
තහවුරු කළ නිවැරදි කිරීම් නව dataset අනුවාදයකට ලියා, සෑම වෙනස්කමක් පිටුපස ඇති සාක්ෂි සුරකින්න.
ඔබේ මාදිලිවලට අඛණ්ඩව වටිනාකම ගොඩනැගිය හැකි දත්ත පදනම සාදන්න
දත්ත-සිට-model චක්‍රය සම්පූර්ණ කරන්න.
ඔබේ sensor stack, model workflow සහ අසීරුම failure mode එක අපට ලබා දෙන්න. නැවත නැවත කළ හැකි model වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා කෙටිම මාර්ගය අපි සිතියම්ගත කරන්නෙමු.