molfeat

多功能分子特征提取框架

molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

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介绍相关项目

multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型

GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型

Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型，应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础，并通过增强数据集进行训练。2023年发布，该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

matchms - 开源Python包用于处理和比较质谱数据

GithubPython库matchms开源项目数据处理谱图相似度质谱分析

matchms是一个多功能的开源Python包,用于处理质谱(MS/MS)数据。它支持导入多种常见格式的质谱数据,提供数据清洗和验证工具,以及基本的峰过滤功能。matchms的核心特性是能够使用各种相似性度量方法比较大量光谱,包括余弦相关得分和基于分子指纹的比较。它具有良好的可扩展性,允许集成自定义相似性度量方法,是一个全面的质谱数据分析工具。

AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具

AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学

AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构，以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率，为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。

mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包

GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道

MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库，支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式，数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境，将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式（如JSON、Protobuf），并与现有技术高度集成，提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。

ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准

ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目

ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务，从分子结构预测到反应产率预测，并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考，其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收，彰显学术影响力。

maml - 材料科学机器学习的高级Python接口包

Githubmaml开源项目机器学习材料科学潜在能量面特征工程

maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包，提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库，以及pymatgen和matminer等材料科学工具，实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征，如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数，并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。

GPUMD - GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具

GPUMDGPU加速GithubNEP分子动力学开源项目机器学习势能

GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。

mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架

AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。

Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用

Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现

Graphormer是一个深度学习包，用于加速分子科学中的AI研究和应用，如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口，并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型，特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。

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