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推理服务 新建推理服务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 推理服务”。 选择“推理服务”页签，单击“新建推理服务”，填写基本信息。 图1 新建推理服务 名称：输入推理服务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 描述：简要描述任务信息。不得包含“@^\
PerceptionObstacle { uint64 stamp_secs = 1。 uint64 stamp_nsecs = 2。 uint64 timestamp = 3。 #必选，预测目标的时间戳 repeated Obstacle obstacle_info=
镜像制作（仿真） Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口，用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台，然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。
接管分析等操作，用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景 数据回放 标注服务 相机 camera
接管分析等操作，用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块，请用户结合实际需求，准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表： 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景 数据回放 标注服务 相机 camera
难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
创建用例 测试用例支持用户上传符合仿真器用例规范的自定义用例。添加用例的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试用例”页签，单击“创建用例”，填写基本信息。 图1 创建用例 测试用例名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
"test-车道线-test" } } 创建OBS类型的数据集 POST https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/datasets { "name" : "数据集-OBS", "description" : "测试数据集-OBS", "label_format"
输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出，可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、
骤4。 删除后不可恢复且不能再被使用，请谨慎操作。 恢复数据包。 单击操作栏中“还原”，删除后的数据包将从回收站中恢复至数据包列表，可继续用于回放、标注等操作。 永久删除数据包。 单击操作栏中“永久删除”，确认无误后单击“删除”。 图2 永久删除 查询数据包。 可按照“数据量”、
}, "payload" : { "item" : "https://obs_buckect.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com:443/obs_dir/bundle_m?AccessKeyId=xxxxExpires=170139
getenv(' OCTPS_INSPECTION_ATTRI_DIR') OCTPS_DATASET_INDEX_PATH 待审核的数据帧索引文件目录（用于从全量数据集中筛选出需要审核的数据） os.getenv(' OCTPS_DATASET_INDEX_PATH') TARGET_RESULT_DIR
a_collection.yaml配置文件）。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。 一级目录的结构可根据业务情况自定义数据包名称，示例参考如下：
String 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） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataScenarioJobStatus object 实际返回信息
50]的整数，数字越大，优先级越高。 计算节点：用于运行训练任务的训练节点个数。 上传模型节点：选择用特定节点上传训练模型，默认使用node-0（主节点）作为上传产物节点。 选择算法。 图2 选择算法 训练算法：根据业务所需选择算法，自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 参数列表：由算法携带，可修改参数值。
package_limit 否 Integer 片段所属数据包的返回个数上限，用于按数据包分组时的分页 最小值：1 最大值：200 缺省值：10 package_offset 否 Integer 片段所属数据包的偏移量，用于按数据包分组时的分页 最小值：0 缺省值：0 dpk_id 否 String
1617336640 stamp_nsecs: 971891550 timestamp: 1617336640971 obstacle_info { obstacle_timestamp: 1617336640699 id: 6711 x: -123.08731842041016
tion字段生效而忽略status字段 枚举值： CANCEL_PUSH status 否 Integer 内部使用，用于其他服务自行构建镜像而不经过镜像仓库服务上传镜像的场景。版本创建时为“初始化”状态，构建完成后通过调用该接口并将status的值设置为0表示镜像构建完成。 s
1617336640 stamp_nsecs: 971891550 timestamp: 1617336640971 obstacle_info { obstacle_timestamp: 1617336640699 id: 6711 x: -123.08731842041016
PerceptionObstacle { uint64 stamp_secs = 1。 uint64 stamp_nsecs = 2。 uint64 timestamp = 3。 #必选，预测目标的时间戳 repeated Obstacle obstacle_info=
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