NTO_BDIMO_2026_SOLUTION

0

Описание

Решение инженерной задачи заключительного этапа НТО БДиМО 2026. Топ-8 после привата

Языки

  • Python99,7%
  • Dockerfile0,3%
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
месяц назад
README.md

Введение

Вы находитесь в репозитории, который создан для того, чтобы Вы смогли сдавать задачи на проверку в тестирующую систему Яндекс.Контест.

Содержимое репозитория

  1. Dockerfile - файл с описание образа, который будет создаваться для проверки Вашего решения. Вы можете настроить его под себя, но учтите, что в этом случае первая сборка может быть долгой.
  2. Readme.md - общее описание (Вы его читаете сейчас)
  3. requirements.txt - файл с библиотеками Python, которые вы хотите использовать в образе (следите за версиями библиотек)
  4. Каталог base_line - содержит базовое решение задачи
  5. Каталог fit - в него необходимо положить код обучения модели
  6. main.py - основной файл, который будет запущен. При этом вы можете также разместить в репозитории все необходимые Вам для работы файлы.

Принцип работы

Вы должны закоммитить Ваше решение в git. При этом Вы вольны вибирать любой способ работы:

  • online IDE
  • online редактор
  • подключить репозиторий локально на свой компьютер и работать с ветками
  • и т.д. Главное - commit.

После него, надо вернуться в Яндекс.Контест и нажать на кнопку Проверить — запустится pipeline для проверки.

Как проходит проверка

  1. Ваш репозиторий будет склонирован
  2. Будет собран docker-образ
  3. В этом образе будет запущен Ваш скрипт с решением задачи на проверочном датасете
  4. Результат работы будет обработан чекером и возвращен в Яндекс.Контест
  5. В конце всего Вы увидите ваш Score

Ограничения

  1. Время на сборку докера и проверку решения ограничено 10 минутами, поэтому установка пакетов большого объема может привести к остановке сборки вашего докера
  2. Размер репозитория — 100 мегабайт
  3. Вам доступно 2 ядра и 2 гигабайта памяти
  4. Контест предназначен только для проверки уже обученных моделей: не используйте его для обучения
  5. В системе отсутствует GPU: не устанавливайте CUDA и подобные библиотеки
  6. Используйте pip install без опции —no-cache. Это ускорит сборку
  7. Установка пакетов из пакетного менеджера операционной системы (apt/apk) в большинстве случаев предпочтитетельнее, поскольку выполняется быстрее