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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

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。

RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型
GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型
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。
hub - 机器学习预训练模型分享与复用平台
GithubKaggle ModelsSavedModelTensorFlow Hub开源项目机器学习模型模型迁移
TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台,现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库,支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型,加速机器学习项目开发。尽管迁移,tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台
DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理
TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期,通过高效查询表提供版本化访问,支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点,允许无缝部署新版本,支持金丝雀发布和 A/B 测试,并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行,支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
selfhostedAI - 兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种模型与应用
APIChatGLMGithubSelf-Hosted AIllama.cppstable-diffusion-webui开源项目
selfhostedAI是兼容OpenAI接口的自托管AI项目,支持多种开源模型如RWKV、ChatGLM 6B和llama.cpp,以及绘画模型stable-diffusion-webui。项目提供一键安装程序和详细教程,可在本地或云端运行,实现文本生成、对话及绘画功能。此外,还集成了text-generation-webui和Wenda,简化安装和配置流程。
genslm - 基因组尺度语言模型揭示SARS-CoV-2进化动态
GenSLMsGithubSARS-CoV-2基因组语言模型序列嵌入开源项目进化动力学
GenSLM项目开发了基因组尺度语言模型(GenSLMs),用于研究SARS-CoV-2的进化动态。该项目提供预训练模型和数据集,实现序列嵌入计算和合成序列生成。其分层语言模型融合扩散模型和Transformer,可捕捉全基因组序列的全局上下文和长程相互作用。GenSLM为病毒进化研究和基因组分析提供了新的分析工具。
guacamol_baselines - 化学生成任务评估基准模型集合
GithubGuacaMolSMILES基准模型开源项目机器学习生成化学
GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器,便于研究人员部署和比较各类生成模型。
caduceus - 双向等变长程DNA序列建模的创新方法
CaduceusDNA建模Github双向等变基因组基准开源项目预训练模型
Caduceus是一种双向等变长程DNA序列建模技术,可处理长达131k的DNA序列。其反向互补等变架构无需数据增强即可高效建模。项目提供预训练模型和实验复现指南,包括人类基因组预训练和多项下游任务评估,展示了在基因组学领域的应用潜力。该项目开源了模型代码和预训练权重,提供了详细的使用说明和实验复现步骤,涵盖了基因组基准测试、核苷酸转换器数据集和单核苷酸多态性变异效应预测等多个评估方法。
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