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算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。
算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 算法描述：不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符，不得超过255个字符。 镜像选择：下拉选择仿真算法镜像。 如果镜像仓库中的算法镜像已被其他仿真算法引用，需要在镜像仓库中重新创建算法镜像。
算法创建 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 算法管理”。 单击“新建算法”，填写算法基本信息。 图1 新建算法 请根据实际情况自定义填写，其中带“*”为必填项。 算法类型：固定为“容器镜像”。 算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。
算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。
Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 单击“初始化”，完成算法的初始化过程。
Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 单击“初始化”，完成算法的初始化过程。
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。
算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务
图1 视频库配置 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不得超过64个字符。 描述：简要描述任务，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 视频文件：请选择视频库的路径。
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明 参数 说明 任务配置名称 包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。 任务配置描述 简要描述任务内容，不得超过255个字符。 最大运行时长 仿真任务中一个仿真场景的运行时间或一个场景组中每个场景的运行时间，单位为秒。
图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明 参数 说明 任务配置名称 包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。 任务配置描述 简要描述任务内容，不得超过255个字符。 最大运行时长 仿真任务中一个仿真场景的运行时间或一个场景组中每个场景的运行时间，单位为秒。
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。
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（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。
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（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。
步骤三：创建评测 Octopus支持自定义内置评测配置和自定义评测镜像，并根据评测指标或评测镜像对仿真算法开展评测。 本节以创建内置评测配置为例。 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”，填写基本信息。
图1 创建任务配置 表1 仿真任务配置基础信息说明 参数 说明 任务配置名称 包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。 任务配置描述 简要描述任务内容，不得超过255个字符。 最大运行时长 仿真任务中一个仿真场景的运行时间或一个场景组中每个场景的运行时间，单位为秒。
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。
图1 创建场景 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。 仿真器：支持仿真器B。 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D，默认级别是D。
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。 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。
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