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算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称,即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”,即可编辑算法信息。 删除算法 单击操作栏的“删除”,即可删除算法信息。
单击在线编辑栏的“算法编辑”,可在线编辑算法文件,具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器,在创建成功的算法名称后“在线编辑”栏单击“算法编辑”,或单击算法详情页右上角的“算法编辑”,进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法,界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件,以
算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作
启动文件(必选) 算法的启动文件,直接填写相对路径,如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖(可选) 如果使用了第三方的需要编译的算法库,将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 算法训练运行态
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。
与datahub对接的算法镜像制作 算法与仿真平台datahub通过grpc连接,通过接收osi数据作为输入,并将算法内部信号输出到datahub,仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb,用于3d回放展示和算法的白盒化评测。如下图所示: 图1 算法镜像 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
算法管理 算法创建 算法详情 父主题: 仿真服务
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题: 训练服务
各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。 另外,对于用户自研的评测算法的评测结果,也可以按照eva.proto,序列化成pb文件保存起来,这样Octopus的仿真平台前端能够展示用户自研评测算法的评测结果。 eva.proto的关键字段解释 在利用
内存:输入内存大小; 以上信息填写完成后,单击“创建”新建算法。 查看算法详情 算法新建后,在“算法列表”可以查看新建的算法,单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息和算法详情。 父主题: 仿真服务快速入门
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
任务配置 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
自研控制算法以及自定义评测。 选择算法配置 如果使用自定义算法,请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。如果不选择,则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”,仿真任务在3d回放时可展示预测,规控、定位等算法内部信息,用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。
简称OBS)存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。
训练服务的开发流程如下: 图1 训练服务的开发流程 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。 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。 模型评测:负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理:包含编译任务和编译镜像。训
Dockerfile示例 一般情况下,引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境,用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以预标注自定义镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径):
基于同一个任务配置运行多次仿真任务,可以更改“算法版本”,见下图。 不支持修改任务配置和场景库、测试套件的关联关系,但是可以继续往场景库以及套件中增删场景或用例。新运行的任务,则会读取当下场景库或用例中的场景数据。如果清空里面的有效场景或用例,会导致任务运行失败。 不支持修改任务配置和评测的关联关系,但是评测自身
用于存储评测输出的结果,支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式,从而在前端进行展示。 算法pb下载:任务运行成功后,用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器:在已完成的任务中,在任务详情页,单击操作栏中的“信号查看器”,
用于存储评测输出的结果,支持用户自定义评测指标输出为Octopus的评测pb格式,从而在前端进行展示。 算法pb下载:任务运行成功后,用户可以下载算法pb文件。算法pb文件包含感知、规控、定位等算法信息。 信号查看器:在已完成的任务中,在任务详情页,单击操作栏中的“信号查看器”,
Octopus评测指标共有30多项大类指标,当规控算法未通过某些评测指标后,评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类: 主要指标(以下简称A类)。 次要指标(以下简称B类)。 未定义重要度指标(以下简称C类)。 本设计提供如下三种内置的评分方案: AB类log函数评分。