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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过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。 添加算法 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。
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“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。
分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度,提高训练效率,并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练,用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行,充分利用硬件资源,加快模型收敛速度,提高训练效果。平台支持多种深度学习框架,如
模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签,单击“新建评测脚本”,填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 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。
compare 评测任务日志查看与下载 评测任务运行的过程中生成日志,训练服务提供日志的查看以及下载功能,支持查看评测任务的运行情况。 生成的日志文件共有四种形式: evaluate-xx-{id}.log:用户实际评测任务的训练日志。 evaluate-xx-{id}-init.
文本对比:单击“文本对比”,查看或下载评测对比任务对比文本。 报告对比:单击“报告对比”,查看或下载评测对比任务在运行过程中生成的报告。 任务日志:单击“任务日志”,查看或下载评测对比任务在运行过程中生成的所有日志。 删除对比任务 单击操作栏的“删除”,删除单个对比任务。 勾选多个任务,单击列表上方的“删除”,可批量删除对比任务。
减速度(Deceleration)检测 减速度检测的目的是: 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题: 内置评测指标说明
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签,单击“新建评测脚本”,填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 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。
ModelArts集群 训练镜像 八爪鱼训练镜像使用ma-user用户运行,用户需保证镜像内已创建ma-user用户,且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限,以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker
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“@^\
Start)检测 汽车起步时加速度太大会给人带来不舒适的感受。平稳起步检测的目的是判断自动驾驶车辆起步过程中加速度是否过大。 起步过程的判定是指车辆当前速度为0,并在0.5s后速度大于,这个0.5s内的时间段为起步过程。 起步过程中如果加速度大于一定阈值(本设计取),则判定起步加速度过大,起步不平稳。
Driving)检测 自动驾驶车辆在行驶过程中,当车道的曲率发生较大变化时,可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡,利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时,则判断此时间段发生蛇行。
编译任务 训练产生的模型版本,不可直接被车载芯片识别,需要经过编译工具,将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签,单击“新建编译任务”,填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称:任务组名称,只能
注任务。 创建项目 标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法,可以使用Octopus内置的算法,也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度,用于衡量一个
车头时距(Time Headway)检测 车头时距检测的目的是判断主车行驶过程中与其他交通车的车头时距是否台小。 车头时距是主车与引导车的相对距离除以主车的速度。 即使主车未发生碰撞, 当车头时距过小时(该阈值可用户自定义,本设计默认取2s), 发生碰撞的风险太大, 这样也是不合理的。
生成评测任务结果文件,详细展示模型的各项评测指标得分。 创建评测任务 评测任务与评测参数和数据集有关。具体步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测任务”页签,单击“新建评测任务”,填写基本信息。 图1 新建评测任务 名称:任务组名称,包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过32个字符。
云服务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务,帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节,包含数据资产、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus
礼让行人(Polite To Pedestrian)检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时, 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中, 进行停车已经停车距离要合适, 并且当行人离开车道后, 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义,本设计
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据,因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注,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