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八爪鱼自动驾驶云服务是用于开发自动驾驶产品的一站式全托管平台。 Octopus服务的计费方式简单、灵活，根据不同使用场景，您可以选择不同的计费模式和计费项。 通过阅读本章内容，您可以快速了解Octopus服务的计费模式、计费项、续费、欠费与到期和费用账单。 父主题： 计费说明
务将自动停止。在线服务的最晚停止时间为模型套餐包的最晚失效时间。模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。 描述：输入在线服务的简要描述，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 模型版本：选择模型微调后的迭代模型及版本。支持同时
单击数据集列表操作栏的“导出”，选择数据目的地。 数据目的地：默认选择OBS。 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据时，通过AK识别访问用户的身份，通
制作镜像（标注） 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
#其他（可选） 启动文件 整个自定义模型包的入口文件，该文件在启动容器时被运行。创建预审核任务时，需在“标注脚本”处提供该文件的绝对路径。文件绝对路径为模型仓库中的模型在镜像仓库的镜像中的路径(“/tmp/label/source/model/”)+文件在模型中的相对路径，以上述为例，路径为“
使用Octopus进行自动驾驶开发时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。 您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。 OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 父主题： 其他常见问题
X-Auth-Token 是 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） Content-Type 是 String 内容类型。填application/json 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。 任务类型：选择任务类型。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS输入路径。输入文件必
数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发
可根据“属性名称”或“属性值”查询自定义属性。 删除自定义属性 只允许删除未被通用存储内的数据引用的自定义属性。如果选择的自定义属性被引用，则会提示不允许删除。 选择单个自定义属性，单击操作栏的“删除”，删除单个自定义属性。 勾选多个自定义属性，单击列表上方的“批量删除”，可批量删除自定义属性。 父主题： 通用存储
输入路径、输出路径：选择OBS输入路径和输出路径，必须满足SLAM构图输入输出文件格式要求，格式可参考SLAM构图输入输出文件格式要求。 上传的数据为经过时间同步后的数据，时间同步精度要求为0.1毫秒。 上传的数据需具备绝对位置信息（通常需要来自于GNSS等传感器）和IMU信息。 单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。
创建标注模板是创建标注任务的第一步，标注模板包含该标注任务所需的所有标注类别标签。创建标注模板的步骤请参考如下： 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 标注管理 > 模板管理”。 单击“创建标注模板”，填写标注模板相关信息。 模板名称：支持中英文、数字、“-”、或“_”组成的合法字符串，长度不得超过64字符。
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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能的提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在
制作CCE集群训练镜像 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。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。
供用户存储作业临时文件的目录，例如/tmp/workspace 用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 图1 output目录 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名
编译版本：同一个源模型使用不同芯片编译，生成的结果为该模型的不同版本。 任务日志：任务运行过程中生成的日志信息，详情请查看编译任务日志查看下载。 资源占用情况：显示任务占用的CPU、内存、GPU及显存占用率百分比的折线图，详情请查看资源占用情况。 删除任务 单击操作栏的“删除”，删除单个任务。 勾
包年/包月自动驾驶云服务到期后会影响云服务器正常运行。如果您想继续使用，需要在指定的时间内为服务、资源、模型续费，否则将终止服务，系统中的数据也将被永久删除。在到期前续费成功，所有资源、数据得以保留，且服务的使用不受影响。 表1 续费相关功能 功能 说明 手动续费 包年/包月云服务、资
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续
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