numerai-model-upload

Create Numerai Tournament model upload pickles (.pkl) with a self-contained predict() function. Use when preparing upload artifacts, debugging numerai_predict import errors, or documenting model-upload requirements and testing steps.

1. Sprawdź wersję Pythona wymaganą przez Numerai. Jeśli masz dostęp do serwera MCP Numerai, wykonaj zapytanie GraphQL do computePickleDockerImages, aby znaleźć obraz z default: true – nazwa obrazu wskaże wersję (np. numerai_predict_py_3_12 oznacza Python 3.12). Jeśli MCP nie jest zainstalowany, zainstaluj go poleceniem curl -sL https://numer.ai/install-mcp.sh | bash i skonfiguruj klucz API.
2. Utwórz wirtualne środowisko Pythona z dokładnie taką samą wersją, jaką wskazał obraz Dockera. Użyj pyenv do zarządzania wersjami – sprawdź dostępne wersje poleceniem ls ~/.pyenv/versions/, a następnie utwórz środowisko dla wymaganej wersji (np. 3.12).
3. Aktywuj wirtualne środowisko i zainstaluj zależności wymagane przez Twój model oraz bibliotekę numerai-tools.
4. Przygotuj skrypt zawierający funkcję predict(live_features, live_benchmark_models), która będzie sercem pickle'a. Funkcja musi być samodzielna i nie wymagać dostępu do plików spoza pickle'a.
5. Użyj skill'a do wygenerowania pliku pickle zawierającego Twoją funkcję predict(). Upewnij się, że Python w Twoim środowisku lokalnym dokładnie pasuje do wersji w kontenerze – niezgodność wersji powoduje błędy segmentacji i niepowodzenia walidacji.
6. Przetestuj pickle lokalnie, a następnie wgraj go do Numerai Tournament za pośrednictwem platformy.