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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型,目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据,对盘古药物分子大模型进行微调,进行属性预测和迭代活性优化,实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据,对盘古药物分子大模型进行增量预训练,提升化合物表征精度。
响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 模型id。 limit_concurrency Integer 限制的并发量。 请求示例 创建模型,模型名称为model_name,类型为二分型,上传项目桶中file/test.csv的模型数据,打开共享开关。 https://{end
删除模型 功能介绍 删除模型。 URI DELETE /v1/{project_id}/drug-models/{model_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128
ModelDto objects 模型列表。 count Integer 模型总数。 表5 ModelDto 参数 参数类型 描述 name String 模型名称。 id String 模型ID。 type String 模型类型。 create_time String 模型创建时间。 finish_time
Babel),详细步骤如下所示: 步骤1:安装容器引擎 步骤2:获取Notebook基础镜像 步骤3:制作并上传镜像 步骤4:创建并使用Notebook 步骤1:安装容器引擎 在制作自定义镜像时,您需要准备一台安装有Docker的机器。请使用自己的电脑搭建Docker环境,或者使用华为云
更新药物模型 功能介绍 更新药物模型。 URI PUT /v1/{project_id}/drug-models/{model_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID中获取。 最小长度:1 最大长度:128
药物模型管理 获取基模型列表 创建模型 获取模型列表 更新药物模型 删除模型 父主题: API(盘古辅助制药平台)
【必需】 # 配合GenomeAgent(model='fromconfig')使用,配置模型的模型推理参数,预留参数接口,给需要调用的自部署模型用 # 请注意:您调用的第三方大模型API服务,其数据传输及处理可能涉及第三方服务器。本应用及平台不对第三方服务的内容、准确性、完整性及安全性承担任何责任。
BaseModelDto objects 模型列表。 count Integer 模型总数。 表5 BaseModelDto 参数 参数类型 描述 name String 模型名称。 id String 模型ID。 create_time String 模型创建时间。 description
在先导化合物优化阶段,提供分子优化、靶点口袋分子设计(骨架跃迁、片段优化、片段连接、片段生成)、自由能微扰、合成路径规划功能。 模型管理 支持客户用自己的数据进行模型训练、对模型进行管理以及在平台上用自己的模型进行分析。 父主题: 盘古辅助制药平台
步骤如下所示。 环境配置:加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件:通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练:针对提供的数据和模型参数,AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段,在模型搜索阶段,根据json
单击下一步,配置其余参数 分子量:自适应和手动输入。自适应模式下平台根据药物分子的分子量分布进行分子设计。手动输入模式下平台会将用户输入的分子量作为强约束对分子设计过程进行限制,不合适的分子量范围可能会导致没有结果输出。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模
object 分子文件。 base_model_id 否 String 基模型id。 缺省值:pangu-drug-model 最小长度:0 最大长度:128 model_ids 否 Array of strings 模型id列表。 最小长度:1 最大长度:128 数组长度:0 - 10
支持输入空格或者中文。 选择基模型:选择基模型,此参数只有专业版支持。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。属性模型的基模型必须与上一步所选择的基模型一致。 输出小分子表征:是否输
EIHealth平台集成了基于开源的Jupyter Notebook,可为您提供在线的开发和调试工具,用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作,只需聚焦于科研工作,从而加快科研进展。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导,请参见Jupyter
单击“下一步”,进入参数设置页面。 选择基模型:支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型,则约束条件不支持官方机器学习属性,只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此参数只有专业版
多的合理合成路径;路径数量减少,可能会有部分合理路径未展示。默认值50,取值范围1-50。 最大搜索深度:深度增加,每一个路径可进行搜索的深度限制增加,作业运行时间可能延长;深度减少,部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5,取值范围3-12。 最大搜索时间:合成路径规划的搜
支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。
盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生
盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生