![[분야1] 완전 자율 네트워크 운영을 위한 초단기 네트워크 트래픽 예측](/renewal-static/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.aifactory.space%2Fimages%2F20250625131949_tvOn.png&w=3840&q=75)
[분야1] 완전 자율 네트워크 운영을 위한 초단기 네트워크 트래픽 예측
기간
2025.08.01 - 2025.08.31
총 상금
1200만원
참가자수
136
조회수
21,911
기간
2025.08.01 - 2025.08.31
총 상금
1200만원
참가자수
136
조회수
21,911
이슈·업데이트 이력은 저장소에서 확인하세요. 대회 중 베이스라인이 갱신되면 공지에 안내됩니다.
🗂️t1_submit.zip
├── 📈 task.ipynb - (제출용) 최종 추론 및 결과 제출 스크립트
├── 📈 test_inputs_sample.pkl - (개발용) 모델 학습 스크립트
├── 🗂️ model/ - 모델 추론 관련 폴더
├── 📈 traffic_lstm_model.pth 훈련된 모델의 가중치(weights) 파일
├── 📈 traffic_lstm_model_scaler.pkl 입력 데이터(X) 정규화를 위한 스케일러
├── 📈 traffic_lstm_model_y_scaler.pkl 타겟 데이터(y) 정규화를 위한 스케일러
└── 📈 traffic_lstm_model_meta.json 모델의 하이퍼파라미터 등 메타데이터
추론자동화 제출은 python의 aifactory 라이브러리를 이용하여 jupyter notebook 상에서 이루어집니다.
제출할 jupyter notebook은 크게 다음과 같이 구성합니다.
① aifactory 라이브러리 및 기타 필요한 Python 패키지를 설치하고
② 모델 추론을 수행하는 코드 셀을 구성한다음
③ aif.submit() 함수를 이용하여 제출을 실행합니다.
• Jupyter notebook의 aif.submit() 함수를 실행시키면 현재 노트북 파일(task.ipynb)이 위치한 폴더 및 하위경로의 모든 파일을 압축해서 자동 추론용 서버로 전송하게 됩니다.
• 추론용 서버에 결과가 전송이 되면, 약간의 대기열을 거쳐서 모델은 보안 클라우드 자원을 할당받고, 사전에 준비된 추론용 container 환경 내에서 추론을 수행하게 됩니다.
• 추론이 끝나서 평가 스코어가 나오거나, 중간에 오류가 발생하게 되면 결과는 리더보드로 전송됩니다.
• 자원할당, container 구성, 추론 수행에는 다소 시간이 소요됩니다. 현재 환경에서 모델 크기별 소요시간을 예시로 알려드리니 참고 부탁드립니다.
입력 시퀀스 길이 | 순수 추론속도 | 용량 | 크기 |
1분 43초 |
59.41MB |
small |
10 | 7분 28초 | 597.96MB | medium |
10 | 10분 35초 | 727.88M | Large |
100 | 1분 44초 | 59.41MB | small |
100 | 7분 25초 | 597.96MB | medium |
100 | 10분 55초 | 727.88M | Large |
※ 자원 할당에는 최소 1분, 최대 10분 정도 소요
• 제출용 노트북 파일은 task.ipynb로 이름을 지정합니다.
• 필요한 라이브러리는 셀에서 !pip install 명령으로 설치를 수행합니다.
• 추론에 사용될 평가 데이터셋의 입력 데이터는 “/aif/data/test_inputs.pkl” 경로에 있습니다.
• 제출시 task.ipynb가 위치한 폴더 및 모든 하위폴더를 압축하여 전송하게 됩니다.
• 모델 및 기타 필요한 소스코드의 위치는 task.ipynb 하위 경로에 두어야 하며, 소스코드 내에서 하위 상대경로로 불러오면 좋습니다.
예) 모델경로: “./model/best.pth” ..
• 추론 결과는 안내된 형식에 맞게 구성하여 현재 경로에 "submission.pkl"로 저장합니다.
• task.ipynb의 하위 경로에 불필요한 파일, .git 숨김폴더, 개인정보를 포함한 파일 등을 위치시키지 않습니다. 불필요하게 파일 크기가 커지면서 환경 구성 시간이 늦어질 수 있습니다.
• 보다 상세한 구성 방법은 베이스라인 코드 내의 task.ipynb를 참고합니다.
• 오류가 발생하는 경우 리더보드의 [제출이력]에서 해당 제출에 대한 [에러보기]를 통해 Traceback 메세지를 확인할 수 있습니다.
• 간혹 Traceback이 불확실하거나, 문의를 요청하는 메세지가 반환되는 경우 QnA게시판을 통해 문의 바랍니다.
• 제공되는 추론 환경 사양은 CPU 8 core, RAM 32GB의 CUDA 미지원 환경입니다. 미리 설치되어 있는 numpy, torch, pandas 등의 연산 패키지는 CPU 연산에 최적화되어 있습니다.
• 제공되는 스토리지에는 수GB 정도의 여유 공간이 있습니다. 본 태스크 수행에 무리가 없는 수준이지만, 간혹 불필요한 파일들(.git의 히스토리 레코드등)을 과도하게 포함하여 모델을 제출하는 경우 용량 초과로 인하여 환경이 강제종료될 수 있습니다.
• OOM(Out-of-Memory)으로 인한 환경 강제종료 및 오류가 의심되는 경우 배치사이즈를 우선 조절합니다.
• 환경이 강제로 종료되는 경우 “점수를 산출할 수 없었습니다. 가이드에 따라 제출해 주세요.”라는 메세지를 반환합니다. 이 경우 RAM, Storage 관련 조치를 우선 확인해보시고 미해결시 QnA로 문의 부탁드립니다.
1. 페이지 우상단의 아이콘으로 내 정보를 연 다음
2. [마이페이지]를 클릭합니다.
3. [활동히스토리]를 클릭, Competition 에서 제출하고자 하는 대회의 이름을 찾고
4. [키복사] 버튼을 클릭합니다.
5. 제출할 노트북의 aif.submit 함수 내의 key 인자값으로 붙여넣으면 됩니다. Ctrl+V
