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基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

gos - 基于Gosling规范的声明式基因组可视化Python库
GithubGoslingPythongos可视化库基因组学开源项目
gos是基于Gosling JSON规范的基因组可视化Python库。它提供简化接口,用于创建交互式基因组可视化。支持热图、条形图和线图等多种可视化编码方法。gos采用自动生成的Python API,确保与Gosling规范一致。这个库为基因组数据的探索和展示提供了灵活的工具。
granite-code-models - 支持116种编程语言的开源代码生成模型家族
GithubGranite Code Models代码生成开源模型开源项目指令微调评估基准
Granite Code Models是一系列专注于代码生成任务的解码器模型,涵盖116种编程语言。这些模型在代码生成、解释、修复和翻译等多项任务中表现出色。模型使用合规数据训练,以Apache 2.0许可发布,可用于研究和商业目的。该系列包括基础模型和指令调优模型,参数规模从3B到34B不等,满足不同需求。
galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学
Galaxy是一个开源数据分析平台,为科研人员提供用户友好的界面,支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域,集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源,包括在线帮助、文档和培训材料,便于用户快速上手和充分利用平台功能。
datasetGPT - 基于大型语言模型的文本数据集生成工具
API接口GithubdatasetGPT命令行工具大语言模型开源项目数据集生成
datasetGPT是一个命令行工具和Python库,用于通过大型语言模型生成文本数据集。支持OpenAI、Cohere和Petals等多个LLM后端,可生成文本和对话数据。适用于构建AI检测器训练语料库、收集LLM生成的对话数据集进行研究,以及批量处理文本等场景。通过灵活的参数配置,datasetGPT能够生成多样化的数据集。
GenPen.AI - 大规模集成开发环境GenPen.AI
AI工具GenPen.AIGit集成代码生成模型驱动开发用户体验
GenPen.AI是一个大规模集成开发环境,整合LLM/LMM技术和Open API代码生成功能。平台采用模型驱动开发,提供灵活的代码解决方案。它实现Git操作自动化,保持文档实时更新,支持沙盒测试。GenPen.AI计划扩展UI/UX主题,简化品牌化过程。该平台致力于提高开发效率,缩短设计周期。
gpt-engineer - 自然语言编程与AI代码生成工具
AI编程Githubgpt-engineer开源开源项目热门编码代理自动化代码生成
gpt-engineer是一款开源的AI编程工具,允许用户通过自然语言描述软件规格,随后AI将自动编写并执行代码。此工具支持OpenAI和Azure API,并且可对现有代码进行优化。支持Python 3.10-3.12,易于安装和使用,推动开源社区的协作与发展。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
gpt-migrate - 自动化代码迁移工具实现跨框架和语言转换
AI编程GPT-MigrateGithub代码迁移开源项目自动化转换
GPT-Migrate是一款基于AI的代码迁移工具,可将代码库在不同框架或语言间转换。它结合Docker环境和大型语言模型,实现源代码评估、依赖选择、目标代码重建、测试和调试的自动化。该工具旨在降低代码迁移成本和时间,但仍处于开发阶段。GPT-Migrate支持多种编程语言,提供灵活配置,并针对复杂迁移任务提供专家支持。
LucaOne - 整合核酸和蛋白质语言的通用生物模型
GithubLucaOne下游任务开源项目生物基础模型统一核酸和蛋白质语言预训练任务
LucaOne是一个整合核酸和蛋白质语言处理的生物基础模型。通过多任务预训练,该模型实现了DNA、RNA和蛋白质序列的高效表示学习。在序列分类、结构预测等多个下游任务中,LucaOne展现出优异性能。项目开源了训练数据、代码和预训练模型,为生物信息学研究提供了实用工具。
gpt4all - 允许用户在常规桌面或笔记本电脑上私密运行的大型语言模型(LLMs)
GPT4AllGithub多平台支持应用下载开源项目无需GPU本地语言模型热门
GPT4All项目允许用户在常规桌面或笔记本电脑上私密运行大型语言模型(LLMs),无需进行API调用或使用GPU。用户可以直接下载应用程序开始使用,支持Windows、MacOS和Ubuntu等操作系统。该项目通过与Paperspace等合作伙伴的支持,实现了LLMs的高效和易于访问。
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