Apollo-BEV-Model-Export 为加速 BEV感知模型从研发到验证的闭环,Apollo 自动驾驶平台提供了一套 开箱即用 的工具链,涵盖 模型训练 ( Apollo-BEV-Train ) → 模型导出 ( Apollo-BEV-Model-Export ) → 模型验证 ( Apollo-Model-Deployment )三大核心阶段。
ch 官方推荐的 多卡 / 多机分布式训练框架 ,基于 多进程 + Ring AllReduce 实现,用于加速大模型、大数据集的训练。 百舸平台提供了 PyTorch 训练框架的完整支持,覆盖单机训练和分布式训练场景。本文介绍如何在百舸平台提交 PyTorch 训练任务的关键要点。
请求示例 Plain Text 复制 1 DELETE /v1/vm/image?
复制返回的最优并行策略参数,更新任务配置文件后执行训练任务。
时序数据集介绍 时序数据介绍 时序数据包含有时序特征,常规时序数据是具有一定频率的并且在连续时间范围内的每个采样点上都有一个值。
请求结构 Plain Text 复制 1 GET /v{version}/logstore/{logStoreName}/logrecord?
字符占比计算器 字符占比计算器 简介 字符占比计算器,计算文本中字母字符数与总字符数(或 token 数)的比值,用于过滤非自然语言文本。
文本 sparse & dense embedding 简介 基于 BGE-M3 的文本嵌入模型,支持稀疏/稠密/token 三级向量生成 功能描述 稀疏向量:词项权重表示,适合关键词检索 稠密向量:1024维语义表示,适合语义相似度计算 Token向量:细粒度上下文表征 硬件加速**:支持 FP16 量化与 GPU 并行计算 算子参数 输入 输入 含义 texts 包含待处理文本的数组,元素类型为
API Explorer 去调试 您可以在 API Explorer 中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,API Explorer 可以自动生成 SDK 代码示例。 请求结构 Bash 复制 1 GET ?
参数 --video 可以确保在推理任务结束后,在logs/videos目录下保存一个仿真视频: Plain Text 复制 1 cd /workspace/test 2 python scripts/skrl/play.py --task=Template-Test-Direct-v0 --headless --num_envs=1 --video