codalab competitions

Qu’est-ce que CodaLab ?

CodaLab est une plate-forme Web open source qui permet aux chercheurs, développeurs et scientifiques des données de collaborer, dans le but de faire progresser les domaines de recherche où l'apprentissage automatique et le calcul avancé sont utilisés. CodaLab aide à résoudre de nombreux problèmes courants dans le domaine de la recherche orientée données grâce à sa communauté en ligne où les gens peuvent partager des feuilles de travail et participer à des concours.

Pour voir le Concours Codalab en action, rendez-vous sur codalab.lisn.fr.

Codabench, la nouvelle génération des compétitions CodaLab, est sortie. Essayez-le !

Documentation

• Wiki CodaLab

Communauté

Le forum communautaire CodaLab est hébergé sur Google Groupes.

• Concours CodaLab Forum Google Groupes

Installation rapide (pour Linux !)

Pour participer à des concours, voire organiser votre propre concours, vous n'avez rien besoin d'installer , il vous suffit de vous connecter à une instance de la plateforme (celle-ci par exemple). Si vous souhaitez configurer votre propre instance de compétitions CodaLab, voici les instructions :

Installez Docker et ajoutez votre utilisateur au groupe Docker, si vous ne l'avez pas déjà fait

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

Clonez ce dépôt et obtenez la configuration de l'environnement par défaut

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

Vous devriez maintenant pouvoir accéder à http://localhost/

Plus de détails sur la façon de configurer votre propre instance :

• Configurer Codalab à partir de zéro
• Configurer le stockage des données

Licence

Copyright (c) 2013-2015, Fondation Outercurve. Copyright (c) 2016-2021, Université Paris-Saclay. Ce logiciel est publié sous la licence Apache 2.0 (la « Licence ») ; vous ne pouvez pas utiliser le logiciel sauf en conformité avec la licence.

Le texte de la licence Apache 2.0 peut être consulté en ligne à l'adresse : http://www.opensource.org/licenses/apache2.0.php

Citez les concours CodaLab dans votre recherche

 @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}
}