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先在本地启动算法容器，等算法全部启动运行后，使用以下方法估计资源占用情况： docker stats my_container 其中my_container是运行容器的名称。 假设输出如下： CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT
IN_INTEGRATION(整合中) EXPORTING(导出中) SUCCESS(成功) INTEGRATION_FAILED(整合失败) EXPORT_FAILED(导出失败) EXPORT_PRE_SUCCESS(导出中) UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化)
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 deleteTrainAlgorithmFile
Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range 1673231275000
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
3D车道线检测 上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload String 删除数据 meta_info MetaInfo object 元数据 表4 MetaInfo 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
参数类型 描述 payload DataJobLogListPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表4 DataJobLogListPayload 参数 参数类型 描述 list Array of DataJobLogPayload
每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform.yaml文件以yaml格式记录该OpenData数据包的元数据，格式如下：
#rad/s方向盘最大转速 steering_zero_bias: #rad初始位置偏移量 # Powertrain max_speed: #m/s最大速度 max_reversing_speed: #m/s最大倒车速度
IN_INTEGRATION(整合中) EXPORTING(导出中) SUCCESS(成功) INTEGRATION_FAILED(整合失败) EXPORT_FAILED(导出失败) EXPORT_PRE_SUCCESS(导出中) UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化)
ROAD UPLOAD BUILT_IN status 否 Integer 0 - Released 1 - Available 10 - Initial 11 - Unavailable 12 - Releasing 100 - Deprecated 枚举值： 0 1 10 100 11
的用途标签即可调度使用。 octopus计算型CPU(64u128g)专属实例 AI处理节点 octopus计算型GPU(ant0324g24u96g)专属实例 需要增加集群节点的数量时，可以购买AI处理节点增加节点实例，业务不会中断。购买成功后查看资源节点配额，给新购买的节点打上对应的用途标签即可调度使用。
参数类型 描述 payload DataStaticsEpisodePayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataStaticsEpisodePayload 参数 参数类型 描述 list Array of DataEpisodeInfo
Server示例： from flask import Flask, request import json app = Flask(__name__) @app.route('/greet', methods=['POST']) def say_hello_func():
响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataTagPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataTagPayload 参数 参数类型 描述 list Array of DataTagVo objects
CE平台训练任务生成的日志文件有以下四种： train-{id}-{index}.log：用户实际训练任务的训练日志。 train-{id}-{index}-init.log：Octopus平台提供的前置数据的准备日志。 train-{id}-{index}-sidecar.lo
用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tag_ids 否 Array of integers
用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action 是 String 操作类型 枚举值： RESTORE(还原)
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