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数据准备 创建算子 基于您的业务数据，您可以在Octopus中创建数据处理的算子。 创建算子 数据批导 向Octopus平台导入原始数据包。 批导数据 数据处理 数据导入后，根据不同用途，选择不同算子，对数据包进行数据处理。 处理数据 标注数据 设置团队 Octopus标注服务提供团队管
enLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图4 Json文件导入 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 单击“创建”，页面提示创建成功，并在场景管理页面看到新建的场景信息。
DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) job_type 否 String 内部作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景)
最大长度：64 id 否 Long 作业id 最小值：1 job_types 否 Array 作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景)
采样方式等信息。 参数详情：泛化任务的参数，场景ID、具体参数、场景标签等信息。 被批量仿真任务使用的泛化场景不允许老化。 导入具体场景：可选择泛化场景导入至场景列表中。 查看泛化场景详情。 单击场景ID，可查看该场景详细信息。 查询泛化任务。 在场景泛化列表中，搜索框内输入搜索内容进行查找。
in os.getenv('lidar_topic', '/pandar').split(',') ] # 点云数据的topic列表 # 注册自定义消息类型 Video_encoded_data_text = Path('msgs/Video_encoded_data.msg')
数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 模型管理 模型文件存储在OBS中。 通用存储 支持数据导出存储在OBS中。 数据处理 数据批导 支持导入OBS存储数据，支持实时扫描数据在OBS客户端操作。 数据处理 数据处理后的结果存储在OBS中。 标注服务 项目管理 标注的图片、点云数据存储在OBS中。
RespMetaInfo object 元数据 表5 payloadWithSingleString 参数 参数类型 描述 item String 创建的导入任务id 表6 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String 请求时间，UTC时间格式，时间为UTC标准时间
py类型的启动文件。 单击“下一步”，系统自动跳至数据集列表页面，可在该页面对数据集进行查看、删除、添加或导出版本、缓存加速操作。 OBS导入 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签，单击“创建数据集”，填写数据集信息。 图5 创建数据集 名称：不得超
DataSystemJobDeatilVo 参数 参数类型 描述 id Long 作业id type String 内部作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景)
注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务
注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务
String 场景片段来源 枚举值： AUTO(内置场景挖掘算法生成) MANUAL(通过场景片段创建接口创建) VEHICLE(随原始数据包导入时插入的场景片段) TAKEOVER(人工接管场景) USER_JOB(自定义算子运行数据处理任务生成的场景片段) 表8 PageInfo
REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景)
ENV PYTHONPATH ${PYTHONPATH}:{YOUR NEW PYTHON BIN PATH} 从已有镜像迁移 # 将已有镜像导入 FROM {YOUR OWN IMAGE} USER root RUN useradd -m -d /home/ma-user -s /bin/bash
访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据时，通过AK识别访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？
和结束时间）。支持输入关键字搜索服务日志。 推理服务各状态允许的操作如下: 表2 推理服务各状态允许的操作 状态 编辑 启动 停止 删除 导入中 x x √ √ 构建中 x x √ √ 构建失败 √ x x √ 排队中 √ x √ √ 部署中 x x √ √ 运行中 √ x √ √
Integer 数据集下状态为成功的版本数量 publish_status String 发布状态 枚举值： SUCCESS(成功) DOING(导入中) FAIL(失败) UN_PUBLISH(未发布) file_size String 数据集所有版本文件总大小，包含具体单位 表7 DataSourceInfoList
模型仓库需提前在“数据资产 > 模型管理”中创建成功。 图3 常规训练 常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。 图4 增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同
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