codalab competitions

¿Qué es CodaLab?

CodaLab es una plataforma web de código abierto que permite a investigadores, desarrolladores y científicos de datos colaborar, con el objetivo de avanzar en los campos de investigación donde se utiliza el aprendizaje automático y la computación avanzada. CodaLab ayuda a resolver muchos problemas comunes en el ámbito de la investigación orientada a datos a través de su comunidad en línea donde las personas pueden compartir hojas de trabajo y participar en concursos.

Para ver el concurso Codalab en acción, visite codalab.lisn.fr.

Codabench, la próxima generación de CodaLab Competitions, ya está disponible. ¡Pruébalo!

Documentación

• Wiki CodaLab

Comunidad

El foro de la comunidad CodaLab está alojado en Grupos de Google.

• CodaLab Concursos Foro de Grupos de Google

Instalación rápida (¡para Linux!)

Para participar en concursos, o incluso organizar tu propio concurso, no necesitas instalar nada , sólo necesitas iniciar sesión en una instancia de la plataforma (por ejemplo, esta). Si deseas configurar tu propia instancia de concursos CodaLab, aquí tienes las instrucciones:

Instale Docker y agregue su usuario al grupo de Docker, si aún no lo ha hecho

 $ wget -qO- https://get.docker.com/ | sh
$ sudo usermod -aG docker $USER

Clona este repositorio y obtén la configuración del entorno predeterminado

 $ git clone https://github.com/codalab/codalab-competitions
$ cd codalab-competitions
$ cp .env_sample .env
$ pip install docker-compose
$ docker-compose up -d

Ahora deberías poder acceder a http://localhost/

Más detalles sobre cómo configurar su propia instancia:

• Configurar Codalab desde cero
• Configurar el almacenamiento de datos

Licencia

Copyright (c) 2013-2015, Fundación Outercurve. Copyright (c) 2016-2021, Universidad Paris-Saclay. Este software se publica bajo la Licencia Apache 2.0 (la "Licencia"); no puede utilizar el software excepto de conformidad con la Licencia.

El texto de la Licencia Apache 2.0 se puede encontrar en línea en: http://www.opensource.org/licenses/apache2.0.php

Cita los concursos de CodaLab en tu investigación

 @article{codalab_competitions_JMLR,
  author  = {Adrien Pavao and Isabelle Guyon and Anne-Catherine Letournel and Dinh-Tuan Tran and Xavier Baro and Hugo Jair Escalante and Sergio Escalera and Tyler Thomas and Zhen Xu},
  title   = {CodaLab Competitions: An Open Source Platform to Organize Scientific Challenges},
  journal = {Journal of Machine Learning Research},
  year    = {2023},
  volume  = {24},
  number  = {198},
  pages   = {1--6},
  url     = {http://jmlr.org/papers/v24/21-1436.html}
}