Cloud-CV/EvalAI

何を解決するか

EvalAIは、大規模な機械学習およびAIアルゴリズムの評価と比較を統一されたリーダーボードと提出インターフェースを通じて行う集中型プラットフォームを提供します。実装の違い、非標準のデータセット分割、評価指標のばらつきによるアルゴリズムの比較の難しさに対処し、研究者が技術論文からの結果を再現し、信頼性の高い定量的分析を実施できるようにします。

動作方法

EvalAIは提出インターフェースと中央リーダーボードを使用して評価プロセスを標準化します。マップリダスフレームワークに基づくバックエンドを採用し、評価を高速化します。大規模なチャレンジでは、主催者が独自のワーカークラスタを追加できます。参加者はDockerイメージとしてコードを提出し、サーバー上のテスト環境で評価されます。このシステムはDocker、Django、Node.js、PostgreSQLで構築されています。

対象ユーザー

AIおよび機械学習の研究者、チャレンジ主催者、参加者で、AIアルゴリズムのベンチマークと比較を標準化された方法で行いたい人。

特徴

• カスタム評価プロトコル: 任意のプログラミング言語で、任意の評価フェーズ数およびデータセット分割をサポート。
• リモート評価: 主催者が自身のコンピューティングクラスタを統合し、高パフォーマンス要件に対応可能。
• Dockerベースの評価: イソレートされた環境内で評価可能なDockerイメージによるエージェント提出をサポート。
• パフォーマンス最適化: データセットをメモリに事前読み込みし、マルチコア処理用にデータセットをチャンクに分割することで、評価時間を短縮。
• CLIサポート: ターミナルユーザー向けにコマンドラインインターフェースを提供。