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输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式，从而在前端进行展示。 算法pb下载：任务运行成功后，用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器：在已完成的任务中，在任务详情页，单击操作栏中的“信号查看器”，页面跳转至信
值来衡量。 加速度均方根值计算公式如下所示。 表示变量的均方根值，表示第个值，表示值的个数。 汽车的垂向平顺性是由悬架系统决定的，自动驾驶算法对垂向平顺性几乎没有影响，其影响的是车辆的纵向和侧向平顺性。 因此，本设计平顺性检测从纵向平顺性和侧向平顺性进行考量。 平顺性检测考虑的是
载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被仿真任务使用。在制作评测算法镜像的Dockerfile中，建议将评测代码编译成的二进制文件COPY到系统的/usr/b
的标注任务。 创建项目 标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量
"tag_names": [ "a_in_premodel", "b_in_premodel" ], #标签名称 "valid": true, #是否有效，包含“true”和“false”两种 "create_time": 1669339994173
选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。
、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件
默认使用node-0（主节点）作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法：根据业务所需选择算法，自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表：由算法携带，可修改参数值。 环境变量：由算法携带，可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产
资源类型 事件名称 创建训练算法 octopus createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm 删除训练算法文件 octopus del
Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。 任务配置
过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。
选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。
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
、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
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
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 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务
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
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
节点层级超过限制 请尝试其他节点 409 octopus.101005 Tag Name Already Exists 请求的标签名称已存在 请更换标签名称 409 octopus.101006 Tag Used In Segments 标签被场景片段引用 请删除场景片段或解除标签引用
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