1. مقدمة البرنامج التعليمي

يستخدم هذا البرنامج التعليمي نموذجًا ومجموعة بيانات، وموارد الحوسبة عبارة عن وحدة معالجة رسومية واحدة 4090. إذا كنت بحاجة إلى تدريب نموذج أو مجموعة بيانات أكبر، فيرجى استخدام بطاقة رسومية ذات أداء أفضل.

تم تطوير المشروع من قبل فريق مشترك من جامعة شنغهاي جياو تونغ، ومختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي، وجامعة شرق الصين للعلوم والتكنولوجيا في عام 2025. نتائج الورقة ذات الصلة هي "فينوس فاكتوري: منصة موحدة لاسترجاع بيانات هندسة البروتين وضبط نموذج اللغة".

VenusFactory عبارة عن منصة موحدة مصممة لمجتمع هندسة البروتين تهدف إلى دمج استرجاع البيانات البيولوجية ومعايرة المهام الموحدة والضبط الدقيق المعياري لنماذج لغة البروتين المدربة مسبقًا (PLMs). وتدعم المنصة تنفيذ سطر الأوامر وواجهة خالية من التعليمات البرمجية تعتمد على Gradio، وتدمج أكثر من 40 مجموعة بيانات متعلقة بالبروتين وأكثر من 40 من برامج إدارة دورة حياة المنتج الشائعة، مما يجعل من السهل على الباحثين في علوم الكمبيوتر وعلم الأحياء استخدامها.

يوفر هذا البرنامج التعليمي دليل بدء تشغيل تجريبي شامل لفهم الوظائف الرئيسية لـ VenusFactory بسرعة وإجراء تدريب دقيق وتقييم وتوقع على مجموعة بيانات تجريبية للتنبؤ بذوبان البروتين.

2. خطوات التشغيل

يتم تخزين كافة البيانات في /openbayes/home/VenusFactory

1. ابدأ تشغيل الحاوية

بعد بدء تشغيل الحاوية، انقر فوق عنوان API للدخول إلى واجهة الويب. نظرًا للنموذج الكبير، يستغرق عرض واجهة WebUI حوالي دقيقة واحدة، وإلا فسوف يعرض "بوابة سيئة"

2. استخدم الوثائق

انقر فوق "يدوي" واختر لغة لرؤية التعليمات التفصيلية لكل وحدة. يحتوي هذا البرنامج التعليمي على أربع وحدات: التدريب، والتقييم، والتنبؤ، والتنزيل.

3. أمثلة مختصرة للاستخدام

3.1 التدريب

انقر فوق وحدة التدريب، وحدد النموذج الذي تريد تدريبه في نموذج لغة البروتين، وقم بتكوين بيانات التدريب في تكوين مجموعة البيانات

إذا كنت تريد استخدام مجموعة البيانات الخاصة بك، فيمكنك استخدام تكوين استخدام مجموعة البيانات المخصصة. ما عليك سوى ملء مسار مجموعة البيانات الخاصة بك (راجع وثائق الدليل للحصول على التفاصيل)

قم بتعيين مسار حفظ نموذج التدريب وانقر فوق "ابدأ" لبدء التدريب

في هذه المرحلة يمكنك رؤية معلمات التدريب ومنحنى الخسارة

3.2 التقييم

انقر فوق وحدة التقييم، وقم بتكوين مسار النموذج الناتج عن التدريب والنموذج المدرب، ومعالجة البيانات، وضبط المعلمات الفائقة، وبدء التقييم

3.3 التنبؤ

انقر فوق وحدة التنبؤ، وقم بتكوين مسار النموذج الناتج عن التدريب والنموذج المدرب، وأدخل تسلسل البروتين الذي تريد التنبؤ به، وانقر فوق التنبؤ لإجراء تنبؤ.

مثال على تسلسل البروتين: MKTWFGHVLQ

3.4 تنزيل

انقر فوق وحدة التنزيل لتنزيل بيانات البروتين في هذه الواجهة

3. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة تبادل AI4S. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [AI4S] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓