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如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
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。 启动文件（必选）
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。
算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务
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。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作
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。
如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。
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，在相同资源情况下，算法资源配置越高，同时运行的任务数越少，因此尽可能配置实际资源占用，可以提高集群的利用效率。 先在本地启动算法容器，等
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。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：
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。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
仿真器版本 选择仿真器镜像时，选择仿真器镜像后，需要配置仿真器版本。 算法配置 仿真任务支持用户使用内置算法，用户也可选择自研控制算法。 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“
使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 父主题： 如何调用API
仿真器版本 选择仿真器镜像时，选择仿真器镜像后，需要配置仿真器版本。 算法配置 仿真任务支持用户使用内置算法，用户也可选择自研控制算法。 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“
仿真器版本 选择仿真器镜像时，选择仿真器镜像后，需要配置仿真器版本。 算法配置 仿真任务支持用户使用内置算法，用户也可选择自研控制算法。 如果使用自定义算法，请选择在“算法管理”中创建成功的仿真算法。自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“
控制辅助系统激活（Control）检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制 其实现逻辑与预警系统激活（Warning）检测一致。
实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 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（xxx替换为实际路径）：
信息辅助系统激活（Information）检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激活（Warning）检测、控制辅助系统激活（Control）检测一致。
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