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数据合规简介 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供数据硬盘递送、数据监管服务。 支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理，提供合规脱敏能力，支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。 支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前，需要先购买合规服务和数据服务。
08229abd258026572f24c01899c784ae", "image_meta_info": { "sensor": "cam2", "source": "https://Octopus-raw-08229abd258026572f24c01899c784ae.obs.cn-north
批量仿真调优 仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包（数据包至少需在一层文件夹内
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包（数据包至少需在一层文件夹内
训练算法 添加自定义算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法的名称和描述信息，其他参数参考如下。 表1 新建训练算法 参数 说明 镜像 选择使用的镜像和版本
Rosbag转OpenData作业（数据回放） 作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag
# host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': # 访问创建推理服务时选择的模型版本文件 torchserve = PTVisionService(model_path=os.getenv
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本
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