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描述 Notebook的简要描述。 镜像类型 选择自定义镜像。 工作环境 选择已上传的自定义镜像。 CPU 设置CPU大小。 GPU 设置GPU大小。 内存 设置内存大小。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用
选择“X86”CPU架构，CPU需求建议0.2起。GPU类型选择“无”。 按需填写内存大小，单位为GB。FastQC运行中所需内存大小依赖于输入数据大小，建议至少1GB。计算节点标签可将作业运行于指定的资源节点上，标签设置方法请参见计算资源标签管理。 图4 CPU、内存、GPU 填写参数。 通过阅读FastQC命令说明，了解命令。
x/v1/0xxx/notebooks/xxx/services/notebook", "flavor": { "cpu": 1.0, "gpu": 0.0, "memory": 2.0 }, "status": "Creating", "image": {
的集群监控数据时，不需要填写资源id 最小长度：1 最大长度：128 device_id 否 String 显卡id，仅查询裸金属节点的gpu监控时，需要指定 最小长度：1 最大长度：128 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
"resources": { "cpu": "0.1C", "memory": "0.1G", "gpu_type": "", "gpu": "0" }, "inputs": [{ "name": "in-dir", "values":
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成、属性预测、生物活性预测和分子优化
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成、属性预测、生物活性预测和分子优化
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
AutoGenome AutoGenome为Notebook镜像，是一个利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 数据 人基因组数据 GRch38-reference数据集为人类基因参考基因组，广泛用于人类
测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测 基于上述比对得到的b
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN） 最小值：1 最大值：50 max_search_depth Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2 最大值：20
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN） 最小值：1 最大值：50 max_search_depth 是 Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product 是 Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2 最大值：20
设置参数信息 引擎：对接引擎支持DSDP，AutoDock Vina和Similar Docking。DSDP是由北大高毅勤团队研发的基于GPU加速的对接方法，支持全局对接。 如果对接引擎选择Similar Docking，不需设置口袋信息，但需要为每一个靶点上传一个“模板配体文件”。
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN）。 最小值：1 最大值：50 max_search_depth Integer 预测路径的最大深度。 最小值：3 最大值：12 time_limit Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_prediction_per_product
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN）。 最小值：1 最大值：50 max_search_depth 是 Integer 预测路径的最大深度。 最小值：3 最大值：12 time_limit 是 Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_pr
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
购买数量”。 图2 购买计算资源 可用区：选择可用区。 计算规格：分为通用计算增强型、内存优化型、BMS计算型、磁盘增强型、超大内存型、GPU加速型，根据需求选择类型，并勾选规格名称。 系统盘：40GB，不可修改。 数据盘：数据盘可用于在创建作业时，开启“本地盘加速”，默认100GB，可按使用需要进行扩增。
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