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镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。 不能超过255个字符。
Powertrain max_speed: #m/s最大速度 max_reversing_speed: #m/s最大倒车速度 max_deceleration: #最大减速度 max_acceleration:
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降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。 智驾模型授权操作步骤
object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表7 payloadWithSingleString 参数 参数类型 描述 item String 创建的导入任务id 表8 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time
的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 需要增加集群节点的数量时，可以购买AI处理节点增加节点实例，业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额，给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。
= 2.0mps CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak: acceleration = 0.0mpss CutInVehicle_Acceleration_Target: speed = 15.0mps m_right: side_left_right
m_rate_peak: acceleration = [5kmphps, 10kmphps] Duration: time = [100s, 120s] # entity Ego: vehicle with: keep(it.name == "Saimo")
object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表7 payloadWithSingleNumber 参数 参数类型 描述 item Long 资源id 表8 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String
payload DataJobDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataJobDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobDetailVo object 作业详情
在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。双击空白处退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 双击3D框，打开三视图。
参数 参数类型 描述 payload DataJobQueuePayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataJobQueuePayload 参数 参数类型 描述 list Array of jobQueueVo
密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 父主题： 高频常见问题
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
镜像仓库。 如果使用dockerfile构建，参考命令为docker build -f Dockerfile -t new_image:1.0 如果使用容器命令行方式构建，参考命令为docker commit {container-id} new_image:1.0 以下分别介绍
IN_INTEGRATION(整合中) EXPORTING(导出中) SUCCESS(成功) INTEGRATION_FAILED(整合失败) EXPORT_FAILED(导出失败) EXPORT_PRE_SUCCESS(导出中) UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化)
Dockerfile示例 图8 示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0
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
、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1.myhuaweicloud.com"进行登录，然后输入"docker pull swr.cn-north-1
先在本地启动算法容器，等算法全部启动运行后，使用以下方法估计资源占用情况： docker stats my_container 其中my_container是运行容器的名称。 假设输出如下： CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE
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