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RNA-FM

高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型,在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码,支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程,以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具,有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

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。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
OpenFedLLM - 联邦学习框架助力大型语言模型隐私数据训练
GithubOpenFedLLM大语言模型开源开源项目模型训练联邦学习
OpenFedLLM是一个开源研究代码库,专注于利用联邦学习技术训练大型语言模型。该项目整合了多种联邦学习算法和LLM训练方法,并提供全面的评估指标。通过支持指令微调和价值对齐,OpenFedLLM为研究人员提供了在分散私有数据上进行LLM训练的有力工具,助力隐私保护和模型性能优化研究。
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。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
Mangio-RVC-Fork - 开源语音转换框架 支持多种F0算法和快速训练
AIGithubRVC开源项目深度学习语音转换音频处理
Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。
mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
scrnaseq - 单细胞RNA测序数据分析流程 支持多种工具的开源项目
GithubNextflownf-corescRNAseq单细胞测序开源项目生物信息学
nf-core/scrnaseq是一个开源的单细胞RNA测序数据分析流程。该项目集成了Alevin-Fry、STARSolo、Kallisto等多种分析工具,可处理10x Genomics等平台产生的数据。流程提供详细文档和灵活的参数设置,支持多种运行环境。用户可根据需求选择合适的分析方法,输出h5ad、Seurat或mtx格式结果。项目持续更新,旨在为单细胞转录组分析提供标准化和可重复的解决方案。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架,简化了预测工作流程,整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型,可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程,用户可快速构建、评估和部署预测模型,适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习,以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统,为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
Pmfm.ai - 快速构建和部署自定义AI聊天机器人应用平台
AI工具AI应用Pmfm.aiSaaS平台人工智能无代码开发
Pmfm.ai平台支持快速创建和发布自定义AI聊天机器人应用,无需编码经验。该平台提供应用构建、网站发布和变现等全套功能,支持多种AI模型和自定义设计。用户可获取分析数据,将应用嵌入现有网站或使用自定义域名。Pmfm.ai简化了AI应用的开发和部署流程,让创作者更专注于内容创作和商业化。
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