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所有任务 平台管理员可在所有任务列表页查看所有项目中的子任务。 图1 所有任务 所有任务相关操作 在“所有任务”列表,还可以进行以下操作。 表1 所有任务相关操作 任务 操作步骤 查询任务 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。 查看任务详情 单击任务名称,界面跳转至任务详情
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
模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后,调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容: 模型文件。 推理脚本,推理脚本命名为:customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。 新建模型仓库
仿真器 进入、占用、释放仿真器 Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器,用户进入机器后,机器显示红色按钮占用,用户退出在线仿真界面不会自动释放机器,会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮,只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景
作业队列 平台为脱敏作业提供作业队列的功能,用户可在此查看任务队列,同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据合规”。 选择“数据脱敏 > 作业队列”页签,可查看作业。 图1 作业队列 父主题: 数据脱敏
仿真器回放 前提条件 Octopus平台需要有可以正常使用的仿真器。 查看仿真器回放 仿真器回放页面可自动播放车辆的行动场景。 具体仿真器操作请参考仿真器。 父主题: 场景回放
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键,满足不同标注任务所需,提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多,类型多样,故平台开发多种标注工具,辅助标注工作,提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
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。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
标注服务简介 Octopus标注服务为标注团队提供标注平台管理员、团队管理员和标注任务操作人员(标注员/审核员/验收员)三类职能。三类职能对标注平台的操作权限不同,保证标注任务的数据安全。标注服务管理员根据不同标注任务创建标注团队,分配标注任务操作人员不同职能。创建标注项目,并在项目下创建标注模板及标注任务
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。仿真场景库可自建仿真场景库,集合相同场景格式的不同条件仿真场景,检验在特定条件下仿真算法控制质量
算子管理 平台支持自定义创建不同类型的算子,用于不同的数据处理作业。 新建算子 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据处理”。 选择“算子管理”页签,单击“新建算子”。 图1 新建算子 表1 新建算子参数 参数 说明 名称 算子名称,不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、
处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记,数据图表、数据回放、数据集等作业,数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时,数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据处理”。 选择
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管,由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署,基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境,平台可以将集群统一纳管,更方便查看节点资源使用量和修改节点用途,以及设置资源规格。其中,cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格
标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求,自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签:在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中,海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能,供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下: 图1 数据服务开发流程 地图管理:支持上传高精地图数据
批导数据 原始数据采集完毕之后,需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式,以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签,单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签,填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径
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。 单击数据包信息的“场景挖掘”,后台会自动进行内置场景挖掘。
批次子任务 批次任务可以拆分为多个子任务,方便多人进行操作。 前提条件 批次任务被拆分为批次子任务。 拆分批次任务 当样本数量庞大时,平台可对批次任务做拆分处理,具体步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称,进入项目内任务列表。
其他权限 团队管理员的其他管理权限步骤与平台管理员一致,具体请参考以下: 标注物管理请参考标注管理。 标注模板管理请参考模板管理。 标注脚本管理请参考脚本管理。 父主题: 团队管理员
构建镜像 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。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例