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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。训练产生的模型版本，往往不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 添加算法 创建训练任务 创建评测脚本 仿真服务 Octopus仿真
仿真服务快速入门 流程指引 步骤一：创建镜像仓库 步骤二：创建仿真算法 步骤三：创建评测 步骤四：创建仿真场景 步骤五：创建仿真任务 步骤六：查看仿真评测结果
/SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </Scenario> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read the
标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。 编译管理 编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。 逻辑场景管理
仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 批量仿真调优 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍
仿真服务 仿真镜像 仿真场景 仿真任务 仿真评测结果 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
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
训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发
TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMUL
并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。
平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功
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： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像（如xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18
TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM(仿真算法) SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMUL
数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。
分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 父主题： 仿真服务
DATA_RESIM(回放仿真) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) A
ice/base_compiler_core/customer_service.py。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在评测脚本中定义。允许添加的参数个数不超过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。
算法调试的效率，并保证了和训练任务所使用的的环境和算力的一致性。 创建开发环境前提条件 已购买“AI处理节点”，且在“运维配置 > 集群纳管”中已存在类型为“ModelArts”且状态为“可用”的集群。 已创建类型为“训练/评测”用途的镜像，详情可参考制作开发环境镜像。 创建开发环境
不含仿真引擎，需单独购买license。 自动驾驶仿真云服务-基础版 支持多种功能操作，用户可通过仿真服务完成在线仿真，仿真场景、创建仿真评测任务等。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有路采数据解析能力，内置了50+的场景挖掘规则、具有自动驾驶数据回放功能，具有真实场景转仿真场景能力。
分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样
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