星图AI助力零代码基础训练PETRV2-BEV模型教程1. 教程概述1.1 学习目标本教程将带你从零开始在星图AI平台上完成PETRV2-BEV模型的完整训练流程。通过本教程你将掌握如何快速搭建训练环境数据集准备与预处理方法模型训练与评估全流程训练过程可视化监控模型导出与效果验证1.2 前置准备在开始前请确保已开通星图AI平台账号选择训练PETRV2-BEV模型镜像了解基本的Linux命令行操作2. 环境准备2.1 激活Conda环境启动终端后首先激活预配置的环境conda activate paddle3d_env验证环境是否激活成功python --version # 应显示Python 3.72.2 进入工作目录cd /usr/local/Paddle3D3. 数据准备3.1 下载预训练权重wget -O /root/workspace/model.pdparams https://paddle3d.bj.bcebos.com/models/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320/model.pdparams3.2 获取nuScenes mini数据集wget -O /root/workspace/v1.0-mini.tgz https://www.nuscenes.org/data/v1.0-mini.tgz mkdir -p /root/workspace/nuscenes tar -xf /root/workspace/v1.0-mini.tgz -C /root/workspace/nuscenes4. 训练流程4.1 数据预处理rm /root/workspace/nuscenes/petr_nuscenes_annotation_* -f python3 tools/create_petr_nus_infos.py \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ \ --save_dir /root/workspace/nuscenes/ \ --mode mini_val4.2 初始评估python tools/evaluate.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/4.3 开始训练python tools/train.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ \ --epochs 100 \ --batch_size 2 \ --log_interval 10 \ --learning_rate 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval4.4 训练监控visualdl --logdir ./output/ --host 0.0.0.0在本地浏览器访问ssh -p 31264 -L 0.0.0.0:8888:localhost:8040 rootgpu-09rxs0pcu2.ssh.gpu.csdn.net5. 模型导出与验证5.1 导出推理模型rm -rf /root/workspace/nuscenes_release_model mkdir -p /root/workspace/nuscenes_release_model python tools/export.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model output/best_model/model.pdparams \ --save_dir /root/workspace/nuscenes_release_model5.2 运行DEMOpython tools/demo.py /root/workspace/nuscenes/ /root/workspace/nuscenes_release_model nuscenes6. 进阶训练可选6.1 XTREME1数据集训练rm /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/petr_nuscenes_annotation_* -f python3 tools/create_petr_nus_infos_from_xtreme1.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/6.2 训练命令python tools/train.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/ \ --epochs 100 \ --batch_size 2 \ --log_interval 10 \ --learning_rate 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval7. 总结7.1 关键要点回顾使用星图AI镜像可快速搭建训练环境从小数据集开始验证流程再扩展到完整数据集训练过程中要定期监控Loss曲线导出模型前需验证推理效果7.2 后续建议尝试在完整nuScenes数据集上训练探索不同backbone对模型性能的影响将模型部署到实际应用场景获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。