mysuni-skada

SKADA QUEST 모의고사 채점 클라이언트.

JupyterLab 컨테이너 (모의고사 모드) 안에서 사용자 답안을 SKADA 평가서버로 제출.

사용

from mysuni import skada

# Q13 결과 제출
result = 5
res = skada.submit("q13", result)
print(res)
# {'correct': True, 'score': 15, 'message': '정답입니다.'}

리더보드형 챌린지는 정답을 노트북에서 직접 평가하지 않고 CSV를 서버에 제출합니다. 서버가 제출 파일을 보관한 뒤 백그라운드로 채점하고, mysuni는 기본적으로 채점 완료까지 짧게 polling 합니다.

from mysuni import skada

# submission.csv 생성 후 서버 채점 요청
res = skada.submit_file("skada-bank-churn-classification", "submission.csv")
print(res)

환경변수 (spawner 가 주입)

직렬화

numpy.int*, numpy.float*, numpy.ndarray, pandas.Series, pandas.DataFrame 자동 JSON 호환 타입으로 변환.

리더보드형 프로젝트 제출

브라우저 업로드 대신 노트북에서 바로 제출할 때는 email만 있으면 됩니다. 서버는 email이 시스템에 등록된 수강생인지 확인하고, 등록되어 있지 않으면 채점하지 않습니다. 운영 Jupyter에서는 SKADA_USER_EMAIL이 자동 주입되고, Colab/로컬에서는 직접 넘기면 됩니다.

export SKADA_CHALLENGE_API_URL="https://skada.quest/api"
export SKADA_EMAIL="student@example.com"

from mysuni import skada

# challenge slug + CSV 파일 경로. 서버가 private solution으로 채점하고 public score만 반환합니다.
result = skada.submit_file("skada-bank-churn-classification", "submission.csv")
print(result)

환경변수를 쓰지 않으려면 email을 직접 넘깁니다.

from mysuni import skada

result = skada.submit_file(
    "skada-bank-churn-classification",
    "submission.csv",
    email="student@example.com",
)
print(result)

플랫폼 Jupyter에서는 notebook-scoped SKADA_ACCESS_TOKEN도 함께 주입될 수 있지만, 외부 Colab/로컬 제출은 email-only로 동작합니다.

객체형 클라이언트도 동일합니다.

from mysuni.skada import SKADA

sk = SKADA(email="student@example.com")
result = sk.submit_file("skada-bank-churn-classification", "submission.csv")

즉시 반환만 받고 싶으면:

result = skada.submit_file(
    "skada-bank-churn-classification",
    "submission.csv",
    wait=False,
)
print(result["status"], result["submission_id"])

SKADA_EXAM_ID/SKADA_EXAM_TOKEN이 있는 모의고사 컨테이너에서는 기존처럼 exam submit API를 사용합니다.