EvalAI项目挑战配置最佳实践指南
2025-07-07 21:34:12作者:冯爽妲Honey
在机器学习竞赛平台EvalAI的使用过程中,合理的挑战配置是确保竞赛顺利运行的关键。本文将通过三个典型场景,详细介绍如何编写高效、规范的挑战配置文件(config.yaml),帮助竞赛组织者快速上手。
基础单阶段挑战配置
最简单的配置场景包含单一挑战、单一阶段和单一排行榜。这种配置适合小型竞赛或初期测试阶段。
# 基础单阶段挑战配置示例
challenge:
title: "图像分类挑战" # 挑战名称
description: "基于CIFAR-10数据集的图像分类任务" # 挑战描述
start_date: "2025-07-01T00:00:00Z" # 开始时间
end_date: "2025-08-01T23:59:59Z" # 结束时间
phases:
- name: "训练阶段" # 阶段名称
description: "模型训练和验证阶段"
start_date: "2025-07-01T00:00:00Z"
end_date: "2025-07-20T23:59:59Z"
max_submissions_per_day: 5 # 每日最大提交次数
is_public: true # 是否公开可见
leaderboard:
schema: # 排行榜评分标准
- name: "准确率"
description: "分类准确率"
default: true # 默认显示指标
sorting_zone: "desc" # 降序排列
关键点说明:
- 时间格式必须符合ISO 8601标准
- 每个阶段(phase)可以独立设置提交限制
- 排行榜指标需要明确定义排序方式
多阶段共享排行榜配置
当竞赛需要分阶段进行(如开发阶段和最终测试阶段),但使用同一套评分标准时,可采用此配置。
challenge:
title: "自然语言处理挑战"
description: "文本情感分析任务"
phases:
- name: "开发阶段"
description: "使用公开测试数据"
start_date: "2025-07-01T00:00:00Z"
end_date: "2025-07-15T23:59:59Z"
max_submissions: 100 # 总提交次数限制
- name: "最终测试阶段"
description: "使用私有测试数据"
start_date: "2025-07-16T00:00:00Z"
end_date: "2025-07-31T23:59:59Z"
max_submissions: 3 # 严格限制最终提交次数
phase_splits:
- name: "开发集"
phases: ["开发阶段"] # 关联到开发阶段
- name: "测试集"
phases: ["最终测试阶段"] # 关联到测试阶段
leaderboard:
schema:
- name: "F1分数"
description: "宏观F1分数"
注意事项:
- 不同阶段可以设置不同的提交策略
- phase_splits用于定义评估数据集划分
- 所有阶段共享同一个排行榜定义
多阶段多排行榜高级配置
复杂竞赛可能需要不同阶段使用不同的评估标准和排行榜,例如:
challenge:
title: "多模态AI挑战"
description: "结合图像和文本的多模态分类"
phases:
- name: "开发阶段"
start_date: "2025-09-01T00:00:00Z"
end_date: "2025-09-15T23:59:59Z"
- name: "公开测试阶段"
start_date: "2025-09-16T00:00:00Z"
end_date: "2025-09-25T23:59:59Z"
- name: "私有测试阶段"
start_date: "2025-09-26T00:00:00Z"
end_date: "2025-09-30T23:59:59Z"
leaderboards:
- id: "lb_accuracy" # 准确率排行榜
schema:
- name: "准确率"
sorting_zone: "desc"
phases: ["开发阶段"] # 仅用于开发阶段
- id: "lb_composite" # 综合评分排行榜
schema:
- name: "综合分数"
sorting_zone: "desc"
- name: "推理速度"
sorting_zone: "asc" # 速度越快越好
phases: ["公开测试阶段", "私有测试阶段"] # 用于后两个阶段
高级功能说明:
- 可以定义多个独立的排行榜(leaderboards)
- 每个排行榜可以关联到特定阶段
- 综合评分可以包含多个指标,各自定义排序方向
配置验证与测试建议
在实际部署前,建议组织者:
- 使用EvalAI本地测试环境验证配置文件
- 检查所有时间戳的时区设置
- 验证阶段与排行榜的关联关系是否正确
- 测试提交限制规则是否按预期工作
- 确保评分指标的计算逻辑与描述一致
通过以上配置示例和最佳实践,竞赛组织者可以快速构建出符合需求的挑战结构,为参赛者提供良好的竞赛体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146