Codabench平台竞赛配额管理与结果保留的技术实践

Codabench平台竞赛配额管理与结果保留的技术实践

在基于Codabench平台组织多阶段视频处理竞赛时，组织者常面临一个典型的技术挑战：参赛者由于提交大容量视频文件导致存储配额快速耗尽，而传统清理方式会连带删除历史阶段成绩记录。本文深入分析该问题的技术本质，并提供可行的解决方案。

问题本质分析

Codabench平台的默认机制中，参赛者提交内容（包括输入数据和结果）共享同一存储配额。对于视频处理类竞赛，单个视频提交可能就达数百MB，经过3-4个竞赛阶段后，参赛者很容易触达配额上限。此时若简单删除历史提交，平台会同步移除对应阶段的成绩记录，破坏竞赛的连续性评估体系。

现有解决方案评估

1. 本地备份方案
   组织者手动导出各阶段成绩表作为备份。这种方法虽然简单，但存在明显缺陷：

   • 破坏平台结果的实时可见性
   • 增加组织者的维护成本
   • 无法满足参赛者随时查看历史成绩的需求

2. 提交保留策略优化
   通过配置"保留每个团队最佳提交"的规则，可减少冗余提交占用配额。但该方案：

   • 仅适用于同阶段多提交场景
   • 无法解决跨阶段数据累积问题
   • 视频类竞赛通常每个阶段只需1次有效提交

3. 私有化部署方案
   自行部署Codabench实例可完全控制配额策略：

   • 优点：灵活调整存储限制，支持TB级视频存储
   • 缺点：割裂平台生态，参赛者需切换不同实例

进阶技术建议

对于长期举办的视频处理竞赛，建议采用混合架构：

1. 分级存储策略

   • 热数据：保留当前阶段原始视频（平台存储）
   • 冷数据：将历史阶段视频迁移至对象存储（如MinIO）
   • 元数据：永久保留分数记录在平台数据库

2. 自定义结果持久化模块
   开发平台插件实现：

   def preserve_results(submission):
       store_metadata(submission.score, submission.phase)
       if submission.phase != current_phase:
           remove_media_files(submission.video)
   

3. 弹性配额管理
   按竞赛阶段动态调整配额：

   阶段1: 基础配额5GB
   阶段2: +3GB临时配额
   阶段3: +2GB临时配额（自动回收阶段1配额）
   

最佳实践总结

对于NTIRE 2025这类大型视频竞赛，推荐采用"元数据持久化+冷热分离"方案。具体实施步骤：

1. 竞赛前配置自动结果备份任务
2. 每个阶段结束后运行存储清理脚本
3. 通过平台API保持成绩展示不受清理影响
4. 为参赛者提供历史结果查询接口

该方案既解决了存储压力，又保持了竞赛的连贯性评估，适合处理视频、3D模型等大文件类型的学术竞赛场景。