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如果启动文件“xxx.py”位于算法的二级目录下，则路径为“xxx/xxx.py”，文本框内只需输入“xxx/xxx”。 用户无需输入启动文件路径的后缀“.py”，平台会自动添加。 当前只支持.py类型的启动文件。启动文件编写详细说明请参考算法文件说明。
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。
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”。
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。
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。
算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务
算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。
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。
步骤二：创建仿真算法 添加算法 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”。
另外，对于用户自研的评测算法的评测结果，也可以按照eva.proto，序列化成pb文件保存起来，这样Octopus的仿真平台前端能够展示用户自研评测算法的评测结果。
Octopus开发基本流程？ Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。
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。
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。
场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。
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。
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。
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。
历史结果对比：平台支持多个历史结果进行对比，进入仿真配置详情页，单击操作栏中的“更多 > 历史结果对比”，选择任务查看对比结果。 算法日志下载。 用户可将仿真任务的日志下载至本地查看。 自定义算法支持下载日志，内置算法不支持日志下载。
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。
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