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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。 开发环境：开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。
仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
任务队列页面展示在训练服务创建的所有类型任务，包括任务的名称、类型、资源规格、实例数、优先级、工作空间、创建者、创建时间等信息。同时支持跳转至指定任务详情页和修改任务的优先级。 训练服务的各类型任务在提交创建之后，都将进入对应集群的任务队列等待调度器统一调度。调度器默认按照先调度优先级高的任务，同优
表取自基础包选择的仿真器类型和扩展包选择的仿真器类型的并集）。 仿真器来源 可选择“内置仿真器”和“仿真器镜像”。 仿真器配置文件 单击“编辑”，展开仿真器配置文件编辑窗，支持自定义仿真器配置文件。 仿真器镜像 选择仿真器镜像时，需要选择仿真器镜像配置。 仿真器版本 选择仿真器镜
选择已创建的镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持.py类型的启动文件，如/root/dataset.py。 访问密钥 请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥 请输入私有访问密钥（SK）。 OBS地址 选择OBS桶中的地址，
任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行指令，最外层执行指令之前需要加上do来使场景剧本生效。其中： parallel：同步执行下方代码块内的动作action。 serial：依次执行下方代码块内的动作act。
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 数据准备。
八爪鱼自动驾驶云服务是用于开发自动驾驶产品的一站式全托管平台。 Octopus服务的计费方式简单、灵活，根据不同使用场景，您可以选择不同的计费模式和计费项。 通过阅读本章内容，您可以快速了解Octopus服务的计费模式、计费项、续费、欠费与到期和费用账单。 父主题： 计费说明
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件。 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷
标定管理：支持车辆、车辆传感器标定的配置，方便即时管理车辆以及标定信息。 源数据包：此模块展示导入成功的数据包，支持对源数据包的查看，回放等功能。 数据场景：平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在此模块中。 数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时
64个字符。 任务类型：选择任务类型。分为“目标检测”和“目标追踪”。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS输
blic，默认主账号和所有子账号子用户可用，不支持创建、编辑和删除。 Octopus预置3种系统策略类型的角色，方便用户创建用户组时进行授权。 Octopus FullAccess：包含Octopus服务和依赖的云服务（不包含OBS）所有权限。被授权该角色的应为八爪鱼管理员用户组。
"same") left：参考实体左侧的车道 right：参考实体右侧的车道 inside：参考实体内侧的车道 outside：参考实体外侧的车道 same：与参考实体相同的车道 dynamics_shape 表示给定变量随时间或距离的变化，用于动作change_speed，change_lane。
目前均只能支持仿真器B内置的车辆和controller类型。生成文件会自动适配车辆信息。 name，initial_bm等车辆属性需要在仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。
Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，建议您在使用Octopus云服务之前先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。 OBS简介 对象存储服务OBS是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。
出文件格式要求。 上传的数据为经过时间同步后的数据，时间同步精度要求为0.1毫秒。 上传的数据需具备绝对位置信息（通常需要来自于GNSS等传感器）和IMU信息。 单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。 点云采集频率10Hz或以上，GNSS和IMU等传感器采集频率建议100Hz或以上。
2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，也可以修改“当前生效在线服务”，修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。2D预标注当前支持多种预标注功能： 目标检测：主要用于鱼眼图片的预标注。 语义分割（混合）：支持鱼眼图片和普通图片的预标注。 车道线检测：能够快速标注车道线的位置和类别。
逻辑场景是基于状态空间变量对功能场景的进一步详细描述，每个逻辑场景都有场景参数，比如前车的车速及其加速度，自车与前车距离等参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和
评测任务结束后，可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称，进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。
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