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evo

实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具

Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。

evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型
EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理
Evo是一个基于生物的基础模型,通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数,可在单核苷酸和字节级别进行建模,并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调,是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成,还能快速处理长上下文训练和微调,在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分,该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
InternEvo - 开源轻量级框架提升大规模模型训练效率
GithubInternEvo大语言模型开源项目性能优化预训练框架
InternEvo是一个轻量级开源训练框架,支持大规模预训练和单GPU微调。该框架在1024个GPU上达到近90%加速效率,适用于InternLM系列等大语言模型训练。通过集成高性能算子和Hybrid Zero技术,InternEvo优化了计算与通信效率,显著提升了训练性能。
DNABERT - DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型
BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型
DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。
EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱 全局优化算法集成
EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目
EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱,聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法,利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数,支持自定义实验参数,为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。
DNABERT-2-117M - 多物种基因组分析的先进Transformer模型
DNABERT-2GithubHuggingface医学基因组开源项目模型深度学习生物学
DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具,基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术,实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型,获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持,有望推动多种基因组分析任务的进展。
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species - 基于多物种基因组的大规模DNA语言模型
DNA序列GithubHuggingfaceNucleotide Transformer基因组学开源项目模型生物信息学预训练模型
nucleotide-transformer-v2-500m-multi-species是一个基于850个多物种基因组预训练的5亿参数Transformer模型。该模型利用多样化物种的DNA序列信息,通过掩码语言建模训练,可用于分子表型预测等任务。它采用6-mer标记化方法,结合旋转位置编码和门控线性单元,在900B个标记上训练而成。这一基础模型为基因组学研究提供了有力工具,可应用于多种下游分析。
evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包
EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化
EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。
free-solar-evo-v0.1 - 创新进化模型合并的客观探索
AIFree-solar-evo-v0.1GithubHuggingfaceS-SOLAR-10.7B-v1.5Sakana项目开源项目模型进化模型
free-solar-evo-v0.1项目展示了进化模型合并的潜在应用,受Sakana项目启发,建立在hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5模型之上,由Freewheelin团队开发。
evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架
GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略
evosax是基于JAX的进化策略框架,通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法,采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan,可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。
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