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“一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。
场景管理”。 选择“逻辑场景”页签，单击“新增逻辑场景”。 图1 新增逻辑场景 逻辑场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。 描述（非必填）：简单描述场景。 添加场景标签，标签数量不超过50个。 直接选择：单击“添加标签”，从场景标签中直接选择标签，也可新建标签。
数据结构化：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，详细统计各类传感器信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台
测试套件管理 测试套件模块提供测试套件管理功能，支持对测试套件的增删改查功能。自建测试套件将场景格式相同的测试用例，便于用户进行开发。 创建测试套件 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试套件”页签，单击“测试套件列表”后的“新增套件”。 图1 新增套件 测试
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。
文本标注任务 文本标注任务是指单段文本进行标注，支持分词标注、实体标注、实体关系标注、意图标注及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标注
说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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
单击评测脚本名称后＂在线编辑＂，进入该脚本的在线编辑页面。如图4，界面左侧显示的是该评测文件包内的所有文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图4 评测脚本在线编辑 新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选
创建用例 测试用例支持用户上传符合仿真器用例规范的自定义用例。添加用例的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试用例”页签，单击“创建用例”，填写基本信息。 图1 创建用例 测试用例名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 表1提供了Octopus服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档
说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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
和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注能力。当前支持的语音类型包括：wav、flac、mp3和m4a。 图1 语音标注
scenario） 逻辑场景的参数声明通过：范围型[最小值..最大值] 和枚举型[值1, 值2] 的方式来实现泛化： 范围型支持float和scalar类型。 枚举型支持int, float, bool, str, enum和scalar类型，且需要保证枚举列表中的元素均为相同类型。 例1：范围型
创建仿真场景 功能介绍 该接口用于创建基于OpenSCENARIO标准的仿真场景。支持OpenSCENARIO 0.9.1 - 1.1.1 版本的场景。 URI POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
说明 仿真器 选择在线仿真器，当前支持仿真器B、仿真器C（支持的仿真器列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
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。
us平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指的是数据采集车辆各传感器的原始数据，是使用Octopus平台前的准备工作。当前支持使用Rosbag数据格式收集采集数据。 上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。
景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”，选择进行3D回放进行在线仿真回放，具体操作参考场景回放。 历史结果对比：平台支持多个历史结果进行对比，具体操作请参考历史结果对比。 算法日志下载：用户可将仿真任务的日志下载至本地查看。 自定义算法支持下载日志，内置算法不支持日志下载。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，
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