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schnetpack

原子级系统深度学习建模工具包

SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。

llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包
Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目
llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包,简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具,用于创建kind集群、应用Kubernetes配置,并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南,支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络
pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型
ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习
ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练,该模型能够进行分子结构预测,并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域,为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。
Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境
AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络
Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境,集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心,Neuralhub不仅支持实验和技术突破,还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源,Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效,推动深度学习技术的普及与进步。
SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用
AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习
该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径,用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例,有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。
ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包
AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计
ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计,提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果,是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估,为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。
neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具,简化团队基础模型训练
Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练
Neptune 提供一款高效实验跟踪平台,适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据,实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持,加速训练监控和优化。支持25+框架集成,是MLOps理想工具。
lammps - 开源大规模并行分子动力学模拟软件
GithubLAMMPS分子动力学模拟并行计算开源软件开源项目美国能源部
LAMMPS(Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)是一款开源的经典分子动力学模拟软件,基于GNU通用公共许可证发布。由美国能源部资助开发,专为高效并行计算设计,适用于大规模原子和分子系统模拟。LAMMPS支持多种势函数、粒子类型和边界条件,提供多种编程语言接口。其模块化结构便于扩展,广泛应用于材料科学、生物物理和化学工程研究。
nnsight - 解释和操作深度学习模型内部的Python包
GithubPyTorchnnsight开源项目模型操作深度学习模型神经网络解释
nnsight是一个专门用于深度学习模型内部解释和操作的Python包。它可以访问模型隐藏状态、进行噪声注入和跨提示干预。该工具支持保存中间值、修改参数和多token生成等功能,方便研究人员和开发者深入分析和调试神经网络模型。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看,包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等,实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本,提供简单的安装和启动方式,方便不同操作系统用户使用。
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