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编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 创建编译镜像 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译镜像”页签，单击“新建编译镜像”，填写基本信息。 图1 新建编译镜像 名称：包含中英文
训练任务 训练任务 任务队列 父主题： 训练服务
xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
智驾模型 智驾模型列表中展示服务内置的初始模型和用户进行模型微调后的迭代模型。 图1 智驾模型列表 智驾模型列表相关操作 智驾模型列表可以进行以下操作。 表1 智驾模型列表相关操作 任务 操作步骤 编辑模型 单击操作栏中的“编辑”，编辑智驾模型。仅支持修改描述信息。初始模型不支持编辑。
智驾模型管理 智驾模型微调后，需要对模型进行评测，并把模型部署到环境上进行推理，方便用户使用自己的数据训练得到专属模型进行推理，及比对训练效果。 智驾模型 在线服务 父主题： 智驾模型服务
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些
开通我的模型和购买套餐包 在使用智驾模型服务场景识别、2D图像生成、2D预标注、3D预标注等功能之前，需先开通我的模型。开通后，我的模型是根据API调用次数收取费用，推荐您购买模型套餐包，价格比按需计费模式更优惠。开通服务和购买套餐包之后，您可以在“我的模型”区域查看开通状态和套餐包使用情况。
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
ModelArts集群 训练镜像 八爪鱼训练镜像使用ma-user用户运行，用户需保证镜像内已创建ma-user用户，且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限，以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker
过256个字符。 模型：请选择推理服务使用的模型仓库和版本。容器中模型文件默认存放位置：${OCTOPUS_MODEL}，运行镜像将使用当前模型仓库绑定的镜像。 用于推理服务的模型，应避免在根目录下存在名为config.json的文件，否则可能导致被系统生成的同名配置文件覆盖。
提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支
感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜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，
索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
对数据进行场景标记，用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3
[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 父主题： 训练服务
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