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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

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。

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。
esm2_t6_8M_UR50D - ESM-2系列最小规模蛋白质序列预训练模型
ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型
esm2_t6_8M_UR50D是ESM-2系列中参数最少的蛋白质语言模型,仅包含6层网络结构和800万参数。该模型通过掩码语言建模方法训练,可用于多种蛋白质序列输入任务的微调。尽管规模小巧,但在计算资源有限的情况下仍可提供不错的性能。研究人员可利用此模型快速开展蛋白质序列相关研究,为后续使用更大规模模型做准备。
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
AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习
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。
nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型
DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型
nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据,能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组,在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。
evadb - 提升AI应用开发效率的数据库系统
AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
EvaDB,开创性的AI数据库系统,通过高效集成结构化及非结构化数据和先进的SQL API,支持Hugging Face和OpenAI等多种AI模型。其独特的AI查询优化技术,包括缓存、批处理和并行处理,大幅提升应用性能和开发效率。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF - 多格式量化模型文件下载,便捷获取高性能AI模型
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1GithubHugging FaceHuggingface开源项目权重矩阵模型语料库量化方法
EVA-Qwen2.5-14B-v0.1-GGUF提供多种量化模型文件支持AI模型部署,涵盖Q2_K至Q8_0格式。通过Hugging Face和nethype GmbH的资源,项目提供了性能优异的模型文件。详细使用方法请参考项目链接中的文档,FAQ部分提供了常见问题的解答。
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。
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。
esm2_t12_35M_UR50D - ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型
ESM-2GithubHuggingface人工智能开源项目掩码语言建模模型生物技术蛋白质模型
esm2_t12_35M_UR50D是ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型,采用12层结构,包含3500万个参数。该模型基于掩码语言建模训练,适用于多种蛋白质序列相关任务的微调。作为ESM-2系列中的小型模型,它在保持性能的同时大幅降低了资源需求,为蛋白质研究提供了高效工具。此模型特别适合资源受限环境,在各类蛋白质序列分析中展现出良好的应用价值。
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