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步骤三：创建评测 Octopus支持自定义内置评测配置和自定义评测镜像，并根据评测指标或评测镜像对仿真算法开展评测。 本节以创建内置评测配置为例。 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”，填写基本信息。 图1 新建评测 评测名称：只能包
集群纳管 查看集群纳管 资源管理 父主题： 运维配置
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制
false) keep(it.main_speed == 60kph) keep(it.road_length == 500m) create创建 my_straight: straight = scenery.create_straight(lane_width: 3m
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，使用成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。
口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式，便捷的访问平台的对象，如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源，进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖的安装等操作。极大的提升了算法调试的效率，并保证了和训练任务所使用的的环境和算力的一致性。
多模态检索 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。 视频库配置 当前一个用户只支持配置一个视频库。 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“多模态检索”服务。 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，合规性，智能性，舒适性维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的
历史结果对比：平台支持多个历史结果进行对比，进入仿真配置详情页，单击操作栏中的“更多 > 历史结果对比”，选择任务查看对比结果。 算法日志下载。 用户可将仿真任务的日志下载至本地查看。 自定义算法支持下载日志，内置算法不支持日志下载。 评测日志下载：仅支持自定义评测镜像下载评
约束与限制 您能创建的云服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
历史结果对比：平台支持多个历史结果进行对比，进入仿真配置详情页，单击操作栏中的“更多 > 历史结果对比”，选择任务查看对比结果。 算法日志下载。 用户可将仿真任务的日志下载至本地查看。 自定义算法支持下载日志，内置算法不支持日志下载。 评测日志下载：仅支持自定义评测镜像下载评
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：
务、公共配置管理组成。 图1 Octopus基础功能架构图 图2 Octopus高级功能架构图 产品优势 一站式 开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据
选择需要购买的扩展资源包的基础配置，然后单击“下一步：资源配置”。 以购买“规控仿真引擎-在线”为例，设置购买时长、购买个数以及是否自动续费和仿真器类型。 选择扩展资源包的资源配置，然后单击“下一步：确认配置”。 按需选择存储扩容包、通用处理节点和AI处理节点，以购买“自动驾驶数据
务、公共配置管理组成。 图1 Octopus基础功能架构图 图2 Octopus高级功能架构图 产品优势 一站式 开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据
实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件。 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型传
100） 03 入门 弹性云服务器（Elastic Cloud Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。 登录云服务器 什么是ECS 创建容器应用基本流程 初始化数据盘 什么是ECS 创建容器应用基本流程 05 实践 弹性云服务器（Elastic Cloud
创建训练算法 octopus createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm 删除训练算法文件 octopus deleteTrainAlgorithmFile
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