pip install -r requirements.txt
export DATA_DIR=<the data dir>
bash run.sh train_eval
use docker to run
make run
由于oss-browser
的系统兼容性不是很好,部分选手不能打开 oss-browser,故提供此脚本方便下载、提交
进入获奖名单中的用户需要提交可训练、可复现的docker image
- 选手可以选
amd64
下、OS为linux
的任意基础镜像环境 - 验证机器使用普通非GPU 机器8核32G 机器,选手的训练脚本原则上应能在
12hour
内完成训练 - 数据将挂载在/data/ 目录下,docker image中不需要挂载数据文件
- 必须启动执行:ENTRYPOINT && CMD train|submission|train_submission, 可以参考Dockerfile
- 容器启动后不可以访问外部网络
--network none
- 参赛选手需自行创建和参赛英文队名(中文名称转拼音)一致的项目工程(
APP
变量名称,默认demo)名称。 项目名需去掉空格和标点符号,只包含小写字母、数字、下划线
- /data:数据挂载目录,可以通过
export DATA_DIR
修改默认挂载- train:训练数据(不需要打包进入img,组织方真实数据挂载)
- eval:评估数据(不需要打包进入img,组织方真实数据挂载)
- output:评估输出目录(不需要打包进入img,组织方从此目录导出数据)
- /opt
- app:选手项目地址
- run.sh:启动文件
- app:选手项目地址
/
├── data
│ ├── train
│ │ ├── part_1
│ │ │ ├── context.parquet
│ │ │ ├── item.parquet
│ │ │ └── user.parquet
│ │ │── part_2
│ │ ├── ...
│ │ └── raw.parquet
│ ├── eval
│ │ ├── context.parquet
│ │ ├── item.parquet
│ │ └── user.parquet
│ └── output
│ └── result_xxx.csv
└── opt
└───app
├── README.md
└── run.sh
根据实际情况修改Makefile
文件中的参数APP
RELEASE
make
make run
make save