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alphaflow

蛋白质构象集生成的流匹配模型

AlphaFlow蛋白质构象集分子动力学生成建模AlphaFoldGithub开源项目

AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本，通过流匹配目标微调，专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合，提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性，为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。

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介绍相关项目
foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具
FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对
Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。
conditional-flow-matching - 连续正规化流模型的高效训练库
Flow MatchingGithubPyTorchTorchCFM开源项目生成模型连续正规化流
TorchCFM是一个专注于条件流匹配(CFM)方法的开源库，用于高效训练连续正规化流(CNF)模型。该库提供了多种CFM变体的实现，包括OT-CFM和[SF]2M，可用于图像生成、单细胞动力学和表格数据等任务。TorchCFM旨在帮助研究人员更便捷地使用和扩展这些先进的生成模型技术，缩小CNF与扩散模型之间的性能差距。
chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型
ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。
aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架
CoLinkFlowVerseFunSearchGithubPython 3.10aiFlows开源项目
aiFlows是一个模块化框架，简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区，用户可以下载和定制各种工作流，促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+，助力下一代AI工具的开发和优化。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术
GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。
NeuralFlow - Mistral 7B模型中间层输出可视化工具
GithubMistral 7BNeural Flow中间层输出开源项目微调模型可视化
NeuralFlow是一个Python工具，用于可视化Mistral 7B语言模型的中间层输出。它生成512x256的热图，展示模型每层的输出。该工具可用于分析模型结构和监控fine-tuning过程中的变化。NeuralFlow将4096维张量数据转化为直观的视觉表现，为AI模型开发提供新的分析方法。
alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
AlphaGenGithub因子生成开源项目强化学习机器学习量化投资
AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口，支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法，以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
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