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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。
数据场景：平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在此模块中。 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。
图1 Octopus基础功能架构图 图2 Octopus高级功能架构图 产品优势 一站式 开箱即用，全托管的自动驾驶云服务，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦于核心价值（自动驾驶算法、标注数据、仿真场景），快速开展自动驾驶业务
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。
海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。
示例镜像制作 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。
自动驾驶云服务全流程开发 使用流程 准备工作 数据处理 标注服务 训练服务 仿真服务
图1 仿真服务开发流程 仿真服务操作引导如下： 在线仿真：提供类似本地开发的体验，支持客户直接使用线上仿真器开发，并无痛对接云端的场景管理：包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。
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。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。
评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被仿真任务使用。在制作评测算法镜像的Dockerfile中，建议将评测代码编译成的二进制文件COPY到系统的/usr/bin目录下，便于在前端界面填写评测镜像的运行命令时直接填写该二进制文件的名称即可。
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。
创建镜像仓库 仿真服务 算法管理 在创建任务前，需要创建算法，用户可从本地上传容器镜像。 创建仿真算法 评测管理 支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 创建评测 场景管理 创建仿真场景，仿真场景库、测试套件、测试用例和逻辑泛化场景用于仿真开发。
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。
内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。
仿真平台的控制程序，会主动将自定义评测结果和内置评测结果融合后的评测pb文件上传到对象存储中，前端可通过下载pb文件进行解析。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算法镜像上传到仿真平台评测管理模块即可被仿真任务使用。
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
CCE集群 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。
用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时，首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台，即数据上云。下文介绍了数据导入任务的三种方式，帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。
评分方案介绍 Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。
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