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codalab-competitions

促进机器学习和数据科学研究的开源协作平台

CodaLab是一个开源网络平台,专为机器学习和高级计算领域的研究协作而设计。平台提供工作表共享和竞赛参与功能,有效解决数据研究中的常见问题。CodaLab通过简化数据处理和模型评估流程,显著提高研究效率。平台支持多种编程语言和框架,适应不同研究需求。其开源特性也允许用户根据特定需求进行定制和扩展。用户可在codalab.lisn.fr体验CodaLab Competition。项目支持快速部署,并提供完善的文档和社区支持。

CodaLab标志 Circle CI codecov

CodaLab是什么?

CodaLab是一个开源的基于网络的平台,旨在让研究人员、开发人员和数据科学家能够进行协作,以推进使用机器学习和高级计算的研究领域。CodaLab通过其在线社区帮助解决数据导向研究领域中的许多常见问题,人们可以在这里分享工作表并参与竞赛。

要查看Codalab竞赛的实际应用,请访问codalab.lisn.fr

Codabench,CodaLab竞赛的下一代版本已经发布。立即尝试

文档

社区

CodaLab社区论坛托管在Google Groups上。

快速安装(适用于Linux!)

要参与竞赛或甚至组织自己的竞赛,无需安装任何东西,只需在平台实例上登录即可(例如这个)。 如果你希望配置自己的CodaLab竞赛实例,以下是相关说明:

如果你尚未安装docker并将用户添加到docker组,请先执行以下操作

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

克隆此仓库并设置默认环境

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

现在你应该能够访问http://localhost/

关于如何配置自己实例的更多详细信息:

许可证

版权所有 (c) 2013-2015,The Outercurve Foundation。 版权所有 (c) 2016-2021,巴黎萨克雷大学。 本软件根据Apache许可证2.0版("许可证")发布;除非符合许可证,否则不得使用本软件。

Apache许可证2.0的文本可在以下网址找到: http://www.opensource.org/licenses/apache2.0.php

在你的研究中引用CodaLab竞赛

@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}
}
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