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build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output --env output_dir=/tmp/output
build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/data/20220620.bag
path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker
COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker
end_at Long 运行结束时间，作业未结束不返回该字段，UTC标准时间毫秒时间戳 msg_code Integer 错误码，作业状态正常不返回该字段 project_id String 项目id submitting_duration Long 提交时长，毫秒单位(作业创建到k8s
开始运行的时长) running_duration Long 运行时长，作业未开始运行不返回该字段，毫秒单位(k8s运行时长) resource_spec String 资源规格 project_id String 项目id data_source String 输入数据来源 枚举值
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。
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