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配置需要平台管理员在集群纳管中创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 环境变量：配置算子的环境变量。允许添加的环境变量个数不超过10个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。
系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。 选择数据集：用户选择评测使用的数据集。如果选择内置评测选项，数据集不支持视图格式。选择数据集时无法预览到视图数据。
OTHERS(其他) 表5 JobEnv 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 环境变量键，不能重复，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 value 是 String 环境变量值，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 响应参数 状态码： 201 表6 响应Body参数 参数
Array of JobEnv objects 环境变量，最多十组 表9 JobEnv 参数 参数类型 描述 key String 环境变量键，不能重复，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 value String 环境变量值，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 表10 RespMetaInfo
制作镜像（数据集） Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库
训练服务 训练服务简介 算法管理 开发环境 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务 任务队列
系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。 数据集 选择普通数据集或缓存数据集。 评测配置 设置评测配置，详情请参考3。 选择自定义评测和内置指标评测（至少选择一项）。
\”特殊字符，不得超过255个字符。 镜像选择：下拉选择仿真算法镜像。 如果镜像仓库中的算法镜像已被其他仿真算法引用，需要在镜像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令：输入运行算法的命令，具体命令根据仿真算法镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main
类型时，容器启动使用的默认用户为ma-user，需确保该用户拥有调用算法文件和运行依赖的相关权限。 参数列表：由算法携带，可修改参数值。 环境变量：由算法携带，可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产 > 模型管理”中创建成功。 常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。
va.proto进行序列化和反序列化的。 延时评测算法的实现有如下几个步骤： 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真pb路径，通过EVA_PATH环境变量获取评测pb路径。 通过文件Open的方式打开仿真pb路径，读取字节流，利用sim_osi.proto中的Sim
Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库
OTHERS(其他) 表7 JobEnv 参数 参数类型 描述 key String 环境变量键，不能重复，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 value String 环境变量值，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 表8 RespMetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time
JobEnv objects 环境变量(没有配置环境变量，则此项不返回) 表13 JobEnv 参数 参数类型 描述 key String 环境变量键，不能重复，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 value String 环境变量值，配置环境变量时此项必填 最大长度：64 表14
--img_size=[1333,800] --batch_size=1 --optimizer_name=SGD 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环境变量个数不超过20个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。
场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动态驾驶环境进行了描述，交通参与物之间通过其他物体的状态变化作为触发条件，进而改变自身的状态。 通过OpenX场景可对算法与环境的动态交互能力进行测试，场景库的目的则是将一批有相同测试目的的场景进行汇总，如想
资源名称 描述 仿真服务扩容包 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。
点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员对汽车管理，即驾驶员接管自动驾驶系统对汽车进行
资源规格 根据需要选择合适的资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 环境变量 配置算子的环境变量。最多可以添加10个环境变量。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/
场景管理 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下：
标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确认难例数据。在创建标注任务前，需创建标注模板。 创建标注模板 创建标注模板是创建标注任务的第一步，标注模板包含该标
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