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多模态检索通过大模型算法，对用户视频库进行特征提取，再通过多模态视频检索功能，检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“多模态检索”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 视频库配置 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 多模态检索”。
包年/包月自动驾驶云服务到期后会影响云服务器正常运行。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为服务、资源、模型续费，否则将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。在到期前续费成功，所有资源、数据得以保留，且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务、资
面。如图，界面左侧显示的是该模型包内的所有文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图10 在线编辑 新建文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。
显示各服务模块，支持续费和退订。 3 我的资源 显示购买的扩展资源包，购买扩展资源包可参考购买扩展资源包，支持续费和退订。 4 按需服务 显示合规脱敏服务，支持开通合规脱敏服务。 5 模型微调 显示智驾模型微调服务，支持开通智驾模型微调服务。 6 我的模型 显示智驾模型服务中的2D预标注、2D图像生
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 FROM registry-cbu
合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design domain，设计运行域）筛选提供按设计运行条件进行场景筛选的功能，ODD筛
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。
像仓库版本操作账号的接口。 数据集 包括获取数据集列表、创建数据集、获取数据集详情、删除数据集的接口。 数据集版本 包括获取数据集版本列表、创建数据集版本、获取数据集版本详情、删除数据集版本的接口。 数据仓库 包括获取数据仓库列表信息和获取数据仓库的数据列表的接口。 数据仓库自定义属性
在“算子”列表，可查看新创建的算子。 算子管理相关操作 在“算子管理”页签，还可以完成以下操作。 表2 算子管理相关操作 任务 操作步骤 查看算子详情 单击操作栏的“详情”，可查看算子的详情 编辑算子 单击操作栏的“编辑”，可编辑算子的详情。 删除算子 单击操作栏的“删除”，可删除算子的详情。 搜索算子
在地图管理中上传的高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等。平台支持OpenDRIVE格式的地图文件。 上传地图数据包 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 地图管理”。 单击界面右侧“上传”。 图1 上传地图数据包 添加文件：选择本地“.xodr”格式文件，支持上传不超过20M的文件。
Octopus包含数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务等功能模块，各模块采用统一的流程提供基础镜像。这些镜像会不定期更新升级，修复已知漏洞。 密码更新 建议定期更新密码，以提升账户的安全性。账户密码的复杂性需根据安全要求进行配置。 父主题： 安全
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类
如果您在宽限期内仍未续费服务资源，那么就会进入保留期，资源状态变为“已冻结”，针对已购买的服务、扩展资源、模型，允许访问、修改、删除其中的数据，不允许创建数据。 保留期到期后，如果服务资源仍未续费，那么服务资源以及其中的数据将被自动删除，无法恢复。 图1 包年/包月资源生命周期 父主题： 计费说明
资源管理 集群纳管详情中展示集群的节点资源和资源规格分配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。
支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、算法
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度：36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表，仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic，最多10个 数组长度：1
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。 用户自定义的评测指标包含通过，不通过等结果，将该结果写入到eva
SIM_COMPILE(仿真编译) SIM_DOCKER(仿真异步镜像) DATA_PROCESS(数据处理) DATA_CONVERSION(数据转换) DATA_RESIM(回放仿真) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测)
data_id 否 String 输入数据id 最大长度：64 id 否 Long 作业id 最小值：1 job_types 否 Array 作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘)
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输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。 图5 选择数据集 单击“创建”，在任务列表或分组可查看新建训练任务。 训练任务相关操作 在“训练任务”列表，可对训练任务进行以下操作：
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