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最大长度:255 limit 否 Integer 返回个数上限 最小值:1 最大值:200 缺省值:10 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值:0 缺省值:0 package_limit 否 Integer 片段所属数据包的返回个数上限,用于按数据包分组时的分页 最小值:1
步骤四:创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景,开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下: 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签,单击“创建场景”,填写基本信息。
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而,自动驾驶面临许多问题,如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等,开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题,Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
0/{project_id}/data/episodes/scenarios octopus:dataScenario:create √ √ 查询回放转仿真场景作业状态 GET /v1.0/{project_id}/data/episodes/scenarios/{id} octopus:dataReplay:get
镜像制作(仿真) Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口,用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台,然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码,如有需要,请联系相关人员。
单击操作栏中的“预览”,即可在线预览规范。 删除规范 单击操作栏中的“删除”,即可删除规范。但正在被使用的规范不可删除。 查询规范 在搜索框内输入规范的名称,可进行模糊查找。 父主题: 批次任务
签筛选,快速筛选出场景或用例。 标签筛选 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 在页面中单击“标签筛选”。 在筛选框中输入内容,查找目标标签。也可在左侧标签树列表中选择目标标签。 勾选左侧目标标签后,右侧界面会显示左侧勾选的目标标签。 多项搜索:可根据需要决定是否启用多
RESTART(重启) RE_UPLOAD(重新上传) resource_spec 否 String 资源规格,示例:1Core_4GiB。具体获取方式可参考“查询可用资源规格“接口。重启作业时运行重新指定作业使用的资源规格。 响应参数 无 请求示例 停止作业10 https://{endpoint}/v1
计费项 使用Octopus自动驾驶云服务进行自动驾驶全流程开发时,涉及到计费项主要包括云服务费用、扩容资源费用、合规脱敏费用、智驾模型微调费用、模型费用、存储费用。 云服务费用 云服务费用是指购买服务所需要的费用,包含了服务运行所需公共资源产生的费用。 表1 云服务基础版计费说明
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务,基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景,规控算法工程管理,多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件,根据创建任务配置时是否选择使用datahub,该仿真pb有两种格式: 使用datahub时,该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构,然后按照OSI标准推荐的存储
与其他服务的关系 统一身份认证服务 Octopus使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 对象存储服务 Octopus服务使用对象存储服务(Object Storage
训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格:下拉选择,为新建的资源规格定上限,确保资源规格有节点适配,根据用途从集群中查询。 资源规格: 填写资源用途所需要的资源量,各任务推荐最小资源规格如下,用户可在节点规格范围内灵活配置。 表1 资源规格 资源用途 规格 数据转换
算子id,配置算子时此项必填 resource_spec 是 String 资源规格,配置算子时此项必填,示例:1Core_4GiB。具体获取方式可参考“查询可用资源规格“接口 envs 否 Array of JobEnv objects 环境变量,最多十组 表5 JobEnv 参数 是否必选 参数类型
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
算子id,配置算子时此项必填 resource_spec 是 String 资源规格,配置算子时此项必填,示例:1Core_4GiB。具体获取方式可参考“查询可用资源规格“接口 envs 否 Array of JobEnv objects 环境变量,最多十组 表5 JobEnv 参数 是否必选 参数类型
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。
是 Long 算子id 最小值:1 resource_spec 是 String 资源规格,示例:1Core_4GiB。具体获取方式可参考“查询可用资源规格“接口 priority 否 Integer 作业优先级,数值越大优先级越高 最小值:-50 最大值:50 缺省值:0 warehouse_filters