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/model。 编译模型结果路径写入${RESULT}=/tmp/result。 用户可使用环境变量获取或直接写入绝对路径。 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环境变量个数不超过20个。 key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头
否，请执行步骤3。 如能访问OBS，单击右上方登录的用户，在下拉列表中选择“我的凭证”，确认当前AK/SK是否是当前账号创建的AK/SK，可参考如何获取访问密钥AK/SK？。 是，请联系提交工单处理。 否，请更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。 是，请给账号充值。 否，且
模型路径通过环境变量{MODEL}获取，用户在评测过程中需要选择该模型，需要注意的是，以上环境变量仅指明模型文件夹，具体选择模型需用户指定，例如使用os.path.join拼接，或者使用os.listdir查找选择 。 评测数据集通过环境变量{DATASET_MAP}获取： dataset_dict=
0/{project_id}/common/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型。填application/json
的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布，支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示
et_id}/versions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID dataset_id 是 String 数据集id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload
--img_size=[1333,800] --batch_size=1 --optimizer_name=SGD 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环境变量个数不超过20个。单击“新增参数”，填写key和value。 单击“下一步”，完成算法的初始化过程。 选择训练算法文件。
企业项目是项目的升级版，针对企业不同项目间资源的分组和管理，是逻辑隔离。企业项目中可以包含多个区域的资源，且项目中的资源可以迁入迁出。 关于企业项目ID的获取及企业项目特性的详细信息，请参见《企业管理服务用户指南》。 父主题： 使用前必读
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法资
初始动作（acquire_position_init） 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian。 结束时间：当动作主体actor获取目标位置position时，动作结束。 是否支持modifier：否 参数表： 参数如下表，pose_3d是point和orientati
%(message)s', ) LOG = logging.getLogger(__file__) # Octopus数据服务拉起镜像时灌入的环境变量 # 获取环境变量 input_path = os.getenv('input_path', 'data/hangyan-move.bag.bak')
请尝试重新上传或者联系运维人员 导入作业结果失败 请尝试重新上传或者联系运维人员 算子不存在 请检查算子是否存在 预处理失败 请尝试重启作业 获取实例资源异常 请检查运维配置是否正确 资源需求超出节点总量 请检查作业资源规格和节点资源总量 标签或自定义属性无效 请检查算子输出的标签或自定义属性是否正确
字符。 标注：通过现有的标注任务，快速创建新的数据集。 OBS：支持从对象存储服务（OBS）中导入数据集。 需提前将数据集上传至OBS，并获取对应的访问密钥、私有访问密钥和OBS地址。 通用存储：可以从八爪鱼通用存储服务导入数据集。 数据集：基于现有数据集，创建子集。 创建数据集步骤
模型管理”中创建成功。 常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择（最多选择10个模型版本）输入模型和版本
fos.json。标签文件中包含了当前任务所选择的所有标注物的基本信息。预标注结果中每个标注对象所需的标注物id，可通过此文件中的id字段获取。标注物文件内容示例如下。 [ { "id": 2085, # 平台上所建标注物的ID "name": "Car", #
通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大大减低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 模型微调：模型微调是在不依赖训练服务的情况下对模型进行二次训练，达到二次调优的效果。
编辑标注用户 octopus updateAnnotationUser 批量删除标注用户 octopus deleteAnnotationUsers 获取标注文件 octopus downloadAnnotationFile 新增团队中用户 octopus createAnnotationGroupUser
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