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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： 再次选择“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，单击等待刷新，约10s后桌面会启动完成。
Dockerfile示例 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 数据集镜像不支持调用GPU资源。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： # 载入基础镜像，用户可根据数据集处理任务的实际需要选择合适的镜像环境，例如ubuntu:latest
镜像”。 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\@#$%^&*<>。
名称：任务组名称，包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过32个字符。 描述：简要描述任务，不包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过256个字符。 资源规格：当前项目中可用的资源规格。 计算节点个数：用于运行训练任务的训练节点个数。 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。
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镜像仓库的镜像中。 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： # 载入基础镜像，训练或
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、审核和删除等操作。 在任务列表也可以导出任务。 父主题： 批次任务
通过文件Open的方式打开仿真pb路径，读取字节流，利用sim_osi.proto中的SimData反序列化仿真pb中的内容。该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。
回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（最低配置）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看数据回放 数据回放页面详细说明如下： 图1 数据回放详情页 表1 数据回放页面详细说明 序号 区域名称 说明
如果镜像仓库中的算法镜像已被其他仿真算法引用，需要在镜像仓库中重新创建算法镜像。 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\@#$%^&*<>。
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
MEM USAGE：256MiB 根据上述信息，可以稍有余量的设置CPU和内存： CPU：25%的CPU使用率意味着容器使用了0.25个CPU核心，因此可以设置CPU为0.3核。 内存：256MiB，因此可以设置内存值为300MiB。 这样可以尽可能减小单个任务的资源占用，从而提高并行任务数量，提升批量仿真性能。
3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 用户：不允许选择内置评测项，仅可使用自定义评测。 资源规格 选择当前项目中可用的资源用途为“模型评测”的资源规格，可参考资源管理创建资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 关联已有算法 可选择关联已有的算法。
分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。
要将镜像上传到八爪鱼平台镜像仓库。 如果使用dockerfile构建，参考命令为docker build -f Dockerfile -t new_image:1.0 如果使用容器命令行方式构建，参考命令为docker commit {container-id} new_image:1
自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准，仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。Entrypoint只在算法镜像生效，评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法
memory Double 内存大小，单位GiB,支持一位小数； build_in Boolean 是否内置资源规格，true代表内置资源规格，false代表用户自定义资源规格。 project_id String 项目id match_nodes Integer 资源规格可用节点的数量 表7
描述 简要描述任务信息。不得包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过256个字符。 资源规格 选择当前项目中可用的资源用途为“模型编译”的资源规格，可参考资源管理创建资源规格。 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。 编译镜像 选择编译镜像，需提前创建编译镜像。
单击评测名称，在评测项目详情页，单击“创建镜像”，填写基本信息。 镜像版本：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\@#$%^&*<>。
像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： # 载入基础镜像，训练或评
像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令：输入运行算法的命令，具体命令根据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
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