中文的命名实体识别

奖项设置	获奖人数	奖金额度说明(按最终得分评判)
参与奖（总奖金30%）	所有人	不同得分区间获得相应的竞赛奖金
突破奖（总奖金20%）	所有人	更新排行榜得分，获取相应竞赛奖金
排名奖（总奖金50%）	第一周/月前3名（冠、亚、季军）	项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5，Time_P(月) = 0.5；K1=0.5，K2=0.3，K3=0.2；
不同框架奖励	所有人	获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

奖项设置

获奖人数

奖金额度说明(按最终得分评判)

参与奖（总奖金30%）

所有人

不同得分区间获得相应的竞赛奖金

突破奖（总奖金20%）

所有人

更新排行榜得分，获取相应竞赛奖金

排名奖（总奖金50%）

第一周/月前3名（冠、亚、季军）

项目上线第一周、第一个月; Time_P(周) = 0.5，Time_P(月) = 0.5；K1=0.5，K2=0.3，K3=0.2；

不同框架奖励

所有人

获得60FAI币用于GPU训练资源消耗

字段名	字段类型	取值区间	字段描述
source	string	不为空	句子
target	string	不为空	标签

字段名

字段类型

取值区间

字段描述

source

string

不为空

句子

target

string

不为空

标签

使用指南

windows客户端
windows命令行
Mac/Linux

1. 下载项目并解压

2.进入到项目目录下，双击执行flyai.exe程序

第一次使用需要使用微信扫码登录

杀毒软件可能会误报，点击信任该程序即可

3.本地开发调试

运行flyai.exe程序，点击"本地调试"按钮，输入循环次数和数据量，点击运行即可调用main.py

如果使用本地IDE开发，需要执行安装“flyai”依赖并导入项目，运行main.py

4.下载本地测试数据

运行flyai.exe程序，点击"下载数据"按钮，程序会下载100条调试数据

5.提交训练到GPU

运行flyai.exe程序，点击"提交到GPU"按钮，输入循环次数和数据量，点击运行即可提交到GPU训练。

返回sucess状态，代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

1. 下载项目并解压

2. 打开运行，输入cmd，打开终端

Win+R 输入cmd

3. 使用终端进入到项目的根目录下

首先进入到项目对应的磁盘中，然后执行

cd path\to\project

Windows用户使用 flyai.exe

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试（第一次使用需要使用微信扫码登录）

flyai.exe test

执行test命令，会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖，并运行 main.py

如果使用本地IDE开发，可以自行安装 requirements.txt 中的依赖，运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

项目中如有新的引用，需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

flyai.exe train

返回sucess状态，代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

完整训练设置执行代码示例：

flyai.exe train -b=32 -e=100

通过执行训练命令，本次训练循环 100 次，每次训练读取的数据量为 32 。

1. 下载项目并解压

2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

4. 本地开发调试

执行下列命令本地安装环境并调试（第一次使用需要使用微信扫码登录）

./flyai test 注意：命令前面不要加sudo

执行test命令，会自动下载100条测试数据到项目下

安装项目所需依赖，并运行 main.py

如果使用本地IDE开发，可以自行安装 requirements.txt 中的依赖，运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

项目中如有新的引用，需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train 注意：命令前面不要加sudo

返回sucess状态，代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

完整训练设置执行代码示例：

./flyai train -b=32 -e=100

通过执行训练命令，本次训练循环 100 次，每次训练读取的数据量为 32 。