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如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 现象：使用在线仿真时，操作过程中不小心关闭页面、退出登录或释放机器。 解决办法： 再次单击“仿真服务”>“在线仿真”，找到指定仿真机器，单击进入在线仿真页面。 图1 进入在线仿真页面入口 进入仿真机器后，单击“”按钮等待刷新，约10s后桌面会启动完成。
编辑测试脚本 镜像选择：下拉选择镜像。 镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
camera_encoded_1,pandar --number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output
包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0
Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例： docker
libpcl-dev USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令：输入运行算法的命令，具体命令根据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令：输入运行算法的命令，具体命令根据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。
任务列表 任务列表展示批次任务列表中所有子任务下的任务，方便用户直观查看所有的任务。 在任务列表还可以进行认领、提交、释放、退回、审核和删除操作。 如下为任务列表相关页面： 图1 任务列表 父主题： 批次任务
分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： #
PYTHON BIN PATH} 如果使用dockerfile构建，参考命令为docker build -f Dockerfile -t new_image:1.0 . 如果使用容器命令行方式构建，参考命令为docker commit {container-id} new_image:1
像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： #
线，不得超过32个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过256个字符。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在纳管模型编译用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。
memory Double 内存大小，单位GiB,支持一位小数； build_in Boolean 是否内置资源规格，true代表内置资源规格，false代表用户自定义资源规格。 project_id String 项目id match_nodes Integer 资源规格可用节点的数量 表7
实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据当前底座资源选择对应加速卡节点。同时，支持用户自定义资源规格，一般而言，通用训练用途下，推荐使用8机8卡（共计64卡）规模训练中小型或部分大模型，CPU和内存可酌情设置。 八爪鱼训练任务中使用分布式训练时，需在算
json的文件，否则可能导致被系统生成的同名配置文件覆盖。 资源规格：请选择可用的资源规格，当前仅支持ModelArts类型的资源池，仅支持单卡和8卡两种规格。 实例数：设置推理服务实例数，范围1~100，请根据当前集群可用算力设置合适的值。设置为1，表示在当前资源池使用指定的资源规格启动1个实例部署服务。 优先级
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