codalab competitions

Что такое КодаЛаб?

CodaLab — это веб-платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет исследователям, разработчикам и специалистам по обработке данных сотрудничать с целью развития областей исследований, в которых используется машинное обучение и сложные вычисления. CodaLab помогает решать многие распространенные проблемы в области исследований, ориентированных на данные, через свое онлайн-сообщество, где люди могут обмениваться рабочими листами и участвовать в конкурсах.

Чтобы увидеть конкурс Codalab в действии, посетите codalab.lisn.fr.

Вышел Codabench, новое поколение соревнований CodaLab. Попробуйте!

Документация

• Кодалаб вики

Сообщество

Форум сообщества CodaLab размещается в группах Google.

• Соревнования CodaLab Форум групп Google

Быстрая установка (для Linux!)

Чтобы участвовать в соревнованиях или даже организовывать свои собственные соревнования, вам не нужно ничего устанавливать , вам просто нужно войти в экземпляр платформы (например, этот). Если вы хотите настроить свой собственный экземпляр соревнований CodaLab, вот инструкции:

Установите docker и добавьте своего пользователя в группу докеров, если вы еще этого не сделали.

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

Клонируйте этот репозиторий и получите настройку среды по умолчанию.

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

Теперь у вас должен быть доступ к http://localhost/.

Более подробная информация о том, как настроить собственный экземпляр:

• Настройте Codalab с нуля
• Настроить хранилище данных

Лицензия

Авторские права (c) 2013–2015, The Outercurve Foundation. Copyright (c) 2016–2021, Университет Париж-Сакле. Это программное обеспечение распространяется по лицензии Apache 2.0 («Лицензия»); вы не имеете права использовать программное обеспечение, кроме как в соответствии с Лицензией.

Текст лицензии Apache 2.0 можно найти в Интернете по адресу: http://www.opensource.org/licenses/apache2.0.php.

Упоминайте конкурсы CodaLab в своих исследованиях.

 @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}
}