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训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，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，
制作ModelArts集群训练镜像 制作训练镜像 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。本地镜像构建完成后，需要将镜像上传到八爪鱼平台镜像仓库。 如果使用dock
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本，详情可参考镜像仓库。
支持用户查看训练任务的运行情况。CCE平台训练任务生成的日志文件有以下四种： train-{id}-{index}.log：用户实际训练任务的训练日志。 train-{id}-{index}-init.log：Octopus平台提供的前置数据的准备日志。 train-{id}-{index}-sidecar
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
训练服务 训练服务简介 算法管理 开发环境 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务 任务队列
模型文件说明（训练） Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。
制作CCE集群训练镜像 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。
制作镜像（训练） 制作CCE集群训练镜像 制作ModelArts集群训练镜像 父主题： 镜像仓库
"password": "user_password", "domain": { "name": "domain_name" } }
资源挂载 - 可选择平台上现有的模型、训练算法和数据集，开发环境启动时以挂载的方式加载到容器中。最多可选择5条。 模型：可选择用途为训练的非空模型仓库。 训练算法：可选创建成功的算法。 数据集：可选择有创建成功版本且非空的数据集。 缓存挂载 - 可选择平台上现有的数据缓存，开发
模型评测 评测脚本 评测任务 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
四种： compile-{id}.log：用户实际训练任务的训练日志。 compile-{id}-init.log：Octopus平台提供的前置数据的准备日志。 compile-{id}-sidecar.log：Octopus平台提供的任务流程控制日志，包括日志同步、结果上传。
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
int(NNODES) <= 1: # 若节点数为1，则为单机训练 若GPU大于1则为多卡训练，否则为单卡训练 if int(NGPUS_PER_NODE) > 1: print("multi-gpus training.") command = "python
编译管理 编译任务 编译镜像 父主题： 训练服务
评测对比 创建评测对比任务 平台支持创建2-4个评测任务结果对比。 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测对比”页签，单击“新建评测对比”，填写基本信息。 名称：对比任务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 描述：简要描述任务，不包含“@^\#$%
区域等对象。 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 模型评测”。 选择
sidewalk: bool = [true, false] main_speed: speed = 60kph road_length: length = [550m, 600m] straight_1: straight with: keep(it.lane_width
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