Aceasta este aplicația Linux numită OpenFold a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca OpenFoldv1.0.1.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită OpenFold cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
OpenFold
DESCRIERE
OpenFold reproduce cu atenție (aproape) toate caracteristicile codului original de inferență open source (v2.0.1). Singura excepție este asamblarea modelelor, care a avut rezultate proaste în testele de ablație ale DeepMind și este eliminată treptat în viitoarele experimente DeepMind. Este omis aici de dragul reducerii dezordinei. În cazurile în care lucrarea Nature diferă de sursă, ne amânăm întotdeauna la cea din urmă. OpenFold poate fi antrenat cu precizie deplină, jumătate de precizie sau bfloat16 cu sau fără DeepSpeed și l-am antrenat de la zero, potrivindu-se cu performanța originalului. Am lansat public greutățile modelului și datele noastre de antrenament – aproximativ 400,000 de fișiere de acces la șablon MSA și PDB70 – sub o licență permisivă. Greutățile modelului sunt disponibile prin intermediul scripturilor din acest depozit, în timp ce MSA-urile sunt găzduite de Registry of Open Data on AWS (RODA).
DESCRIERE
- Inferență mai rapidă pe GPU, uneori chiar de 2x
- Inferența asupra lanțurilor extrem de lungi, făcută posibilă prin implementarea noastră a atenției cu memorie scăzută
- Nuezele personalizate de atenție CUDA modificate din nucleele FastFold susțin atenția la loc în timpul inferenței și antrenamentului
- Scripturi de aliniere eficiente folosind pipeline-ul original AlphaFold HHblits/JackHMMER sau ColabFold
- Suportul FlashAttention accelerează foarte mult atenția MSA
- OpenFold acceptă, de asemenea, inferența folosind parametrii oficiali ai AlphaFold
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/openfold.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.
