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、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 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
将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的
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 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
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，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像
仿真服务快速入门 流程指引 步骤一：创建镜像仓库 步骤二：创建仿真算法 步骤三：创建评测 步骤四：创建仿真场景 步骤五：创建仿真任务 步骤六：查看仿真评测结果
ABCDEFJ....”，则调用接口时将“X-Auth-Token: ABCDEFJ....”加到请求消息头即可，如下所示。 GET https://iam.cn-south-1.myhuaweicloud.com/v3/auth/projects Content-Type: application/json
仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 批量仿真调优 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍
TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例)
{image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。 或者采用dockerfile构建，参考如下： # 1、查看算法依赖，一般需要考虑使用的ubuntu版本、cuda版本、cudnn版本 FROM xxx/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20
评测管理 Octopus支持内置评测配置和自定义评测镜像，并根据评测指标或评测镜像对仿真任务中的算法展开评测。 图1 评测管理流程图 内置评测配置 自定义评测镜像 评测列表 内置评测指标说明 评测分数计算介绍 实时评测和延时评测介绍 父主题： 仿真服务
测试用例模块支持对单个用例的增删改查操作。用户可根据场景类型，本地选择对应的场景文件。用例创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载测试用例，通过仿真器内置算法检验测试用例质量。 创建用例 用例管理 父主题： 场景管理
项目管理 标注的图片、点云数据存储在OBS中。 标注信息数据、标注规范存储在OBS中。 标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。
真值物体：包含选项有真值物体类型及ID、物体模型，可控制真值物体显示或隐藏。 预测算法：可显示或隐藏除主车以外，他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精
规控仿真引擎-在线 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。
Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range
到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例： # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd
输出模型：模型微调后存储的模型仓库。 模型版本描述：简要描述模型版本，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 完成算法配置。 图2 算法配置 参数列表：选择输入模型及版本后，将自动关联显示参数列表信息。支持自定义value值。 环境变量列表：选择输入模型及版本后，将
/path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境；如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换；用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf
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