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计算资源：您在自动驾驶云服务中订购的通用处理节点、AI处理节点。 容器化处理作业：数据处理任务、标注任务、训练任务、推理任务、并行仿真、场景泛化、智驾模型训练、智驾模型推理等。 父主题： 安全
训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。 编译管理 编译产物、编译任务日志存储在OBS中。 仿真服务 场景管理 场景文件存储在OBS中。
图2 新增规格 资源用途：下拉选择，当前可选择数据转换、回放仿真、训练任务、模型评测、模型编译、预标注和数据脱敏任务。 节点规格：下拉选择，为新建的资源规格定上限，确保资源规格有节点适配，根据用途从集群中查询。
在使用Octopus各功能时，如创建训练作业、创建数据集等，涉及到需要指定OBS目录时，都需要保证此OBS桶与Octopus在同一区域。 查看OBS桶与Octopus是否在同一区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
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
例如：用户希望在Octopus创建训练作业，则该用户必须拥有 "训练服务" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。 管理员新创建的用户在没有配置细粒度授权策略时，默认具有Octopus所有权限。
人工标注操作指导 本节主要介绍Octopus标注平台的标注界面操作（以图片和3D点云为例），标注任务的详细操作指导请参考标注样例。语言标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目
单击“下一步”，购买存储扩容包、通用处理节点和AI处理节点，请详见购买扩展资源包。 单击“下一步：确认配置”，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图3 确认配置 单击“去支付”，界面生成支付订单，可根据自身情况选择支付方式，确认付款。
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）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。
模型管理 模型仓库 模型文件说明（标注） 模型文件说明（训练） 父主题： 数据资产
数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。 父主题： 数据资产
镜像仓库 镜像仓库 镜像制作（数据集） 镜像制作（标注） 镜像制作（训练） 镜像制作（仿真）
(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM
训练服务-基础版 购买训练服务-基础版产生的费用。 仿真服务-基础版 购买仿真服务-基础版产生的费用。 合规服务-基础版 购买合规服务-基础版产生的费用。 扩容资源费用 扩展资源费用是指使用Octopus时需额外购买的仿真扩展包、增强计算资源和存储扩容资源等产生的费用。
自定义数据集（含有人像的2D图片，音频或视频） 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 个人数据收集的来源和方式 对象存储导入 本地 标注 OBS 通用存储 数据递送 使用个人数据的目的以及安全保护措施 路采数据导入平台转换为平台支持的opendata格式 用于数据转换，标注，训练
适用计费项 基础版、扩容资源 模型 模型 适用功能模块 数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、合规服务 智驾模型服务 智驾模型服务、合规服务 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景。推荐长期使用者购买。 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。
数据资产 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用储存 数据合规 数据递送 数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真 标注服务 项目管理 团队用户 标注管理 培训考试 训练服务 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 仿真服务 在线仿真 仿真算法
重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 父主题： 仿真服务
(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook) SIMULATION_ALGORITHM
重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。
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