aifactory
대회에 노트북을 제출하는 명령줄 도구입니다. 노트북과 assets/ 폴더를 zip 으로 묶어 올리면 채점이 자동으로 시작됩니다.
사용법
노트북 마지막 셀에 아래 세 줄을 넣고 실행합니다.
%pip install -q --upgrade aifactory
%load_ext aifactory
%aifactory submit --model-name my-model
세 줄 모두 % 로 시작하므로 채점 환경에서는 실행되지 않습니다.
터미널에서도 같은 명령을 쓸 수 있습니다.
aifactory submit --model-name my-model --notebook predict.ipynb
옵션
| 옵션 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
--model-name NAME |
필수 | 모델명. 128자 이하 |
--notebook PATH |
선택 | 제출할 노트북 파일. 생략하면 자동으로 찾습니다 (Colab, VS Code, Jupyter) |
--api-key KEY |
선택 | 참여 키. 생략하면 환경변수 AIF_API_KEY, Colab Secrets, 직접 입력 순으로 찾습니다 |
--debug |
선택 | 디버그 제출. 공개 디버그 데이터로 실행하고 실행 로그를 남깁니다 (아래 "디버그 제출") |
--server URL |
선택 | 백엔드 주소. 생략하면 환경변수 AIF_SERVER, 없으면 https://api.aifactory.space |
제출물 구성
노트북을 실행하는 폴더(cwd)를 기준으로 아래와 같이 묶입니다.
predict.ipynb 노트북. 원래 파일명과 무관하게 항상 이 이름으로 담깁니다
requirements.txt cwd 에 있으면 담깁니다
assets/... cwd 의 assets 폴더. 폴더 이름과 내부 구조가 그대로 보존됩니다
- 모델 가중치 등 동봉할 파일은 전부
assets/아래에 두고, 노트북에서./assets/...상대경로로 읽습니다. 채점 환경에서도 zip 최상위가 작업 폴더가 되므로 같은 경로가 그대로 동작합니다. - 담을 폴더를 고르는 옵션은 없습니다.
assets/가 없거나 비어 있으면 노트북만 제출됩니다. - 업로드 전에 담기는 파일 목록과 합계 용량이 출력됩니다.
- 제출에 쓰는 zip 은 임시 위치에 만들어지고 끝나면 지워집니다. 작업 폴더에는 아무 파일도 남지 않습니다.
디버그 제출
제출한 코드가 채점 환경에서 왜 실패하는지 확인할 때 씁니다.
aifactory submit --model-name my-model --debug
- 비공개 채점 데이터가 아니라 운영자가 올려둔 공개 디버그 데이터 위에서 일반 제출과 같은 순서로 실행됩니다.
- 결과와 실행 로그(마지막 부분)는 태스크 페이지의 제출 이력에서 확인합니다. 실패한 지점과 트레이스백을 여기서 봅니다. 공개 데이터로 실행한 것이라 로그를 그대로 볼 수 있습니다.
- 리더보드·제출 횟수에는 반영되지 않습니다. 함께 나오는 점수도 디버그 데이터 기준이라 순위와 무관합니다.
- 하루 10회까지 쓸 수 있습니다(기본값, 한국시간 자정에 초기화). 태스크에 따라 다를 수 있습니다.
- 운영자가 디버그 데이터를 올려둔 태스크에서만 쓸 수 있습니다.
참여 키
참여 키는 태스크 페이지에서 발급받습니다. 키는 화면에 출력되지 않고 어디에도 저장되지 않습니다.
Colab 이면 Secrets 에 AIF_API_KEY 이름으로 넣어두면 입력 없이 제출할 수 있습니다.
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for aifactory 3.2.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| aifactory-3.2.0.tar.gz | 21.0 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| aifactory-3.2.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 36.0 kB
Release files / aifactory-3.2.0.tar.gz
| Download URL | aifactory-3.2.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 21.0 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
49942cdd3f3d0f15d2f5fbfeac78fd5e944d305e729c03805bb10636820c443b
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
0c6d841d8db28945cbd2b3189841425b09236dfdffa6f06692f9efebe7e7130f
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 30, 2026.
Transparency logRelease files / aifactory-3.2.0-py3-none-any.whl
| Download URL | aifactory-3.2.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 14.9 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
0ba53b5c4ac27232e3891086db93ff8ac18dab46a50b022f77c58ab7024c1cef
|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
537a36b1ddfceb0670197a9e116591ac2a97405a7b7266ed504a8369a0099a0a
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| Upload date | |
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Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
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Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
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