총 147건 · 필터: AI KIT
PathML은 HDF5 스토리지, 타일 관리 전략, 최적화된 배치 처리 워크플로우를 통해 대규모 병리 데이터셋을 처리하기 위한 효율적인 데이터 관리 솔루션을 제공합니다. 프레임워
PathML은 핵 탐지 및 분할을 위한 사전 구축 모델, PyTorch 통합 학습 워크플로우, 공개 등 계산 병리학을 위한 포괄적인 머신 러닝 기능을 제공합니다
양식, 표, OCR, 검증 및 배치 작업을 포함한 생산 준비 PDF 처리. 프로덕션 환경에서 복잡한 PDF 워크플로우를 처리하거나 대량의 PDF를 처리하거나 강력한 오류 처리 및 검증이 필요할 때 사용하세요.
빠른 데이터프레임 라이브러리(Apache Arrow). 고성능 데이터 분석 워크플로우를 위해 선택, 필터링, group_by, 조인, 게으른 평가, CSV/Parquet I/O, 표현 API를 선택하세요.
슬라임, 메가트론을 사용하여 RL로 LLM 후 훈련에 대한 지침 제공+SGLang 프레임워크. GLM 모델을 훈련시키거나, 맞춤형 데이터 생성 워크플로우를 구현하거나, RL 확장을 위해 메가트론-LM 통합이 필요할 때 사용하세요.
구조화된 생성, 에이전트 및 워크플로우를 위한 Guidance 사용의 실제 예시.
정규 표현과 문법을 사용하여 LLM 출력을 제어하고, 유효한 JSON/XML/코드 생성을 보장하며, 구조화된 형식을 적용하고, Microsoft Research의 제한된 생성 프레임워크인 Guidance를 통해 다단계 워크플로우를 구축합니다
PubMed에 직접 REST API 액세스. 고급 부울/미SH 쿼리, 전자 유틸리티 API, 배치 처리, 인용 관리. 파이썬 워크플로우의 경우, 바이오피톤(바이오)을 선호합니다.엔트레즈). 직접 HTTP/REST 작업이나 사용자 지정 API 구현에 사용하세요.
이 문서는 일반적인 PyDESeq2 분석 패턴에 대한 세부 단계별 워크플로우를 제공합니다.
PyLabRobot은 플레이트 리더, 저울 및 기타 측정 장치를 포함한 분석 장비와 통합됩니다. 이를 통해 액체 취급과 분석 측정을 결합한 자동화된 워크플로우가 가능합니다
액체 취급기, 플레이트 리더기, 펌프, 히터 셰이커, 인큐베이터, 원심분리기 및 분석 장비를 제어하기 위한 실험실 자동화 도구 키트. 실험실 워크플로우 자동화, 액체 취급 로봇 프로그래밍(해밀턴 STAR, 오픈트론 OT-2, 테칸 EVO), 실험실 통합 시 이 기술을 사용하세요
이 참고 자료는 피마트젠의 변환 프레임워크를 문서화하고 일반적인 재료 과학 워크플로우를 위한 레시피를 제공합니다.
이 참조는 PyMC에서 베이지안 모델을 구축, 검증 및 분석하기 위한 표준 워크플로우와 패턴을 제공합니다.
질량 분석 데이터 분석을 위한 OpenMS에 대한 파이썬 인터페이스. 파일 처리(mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), 신호 처리, 특징 검출, 펩타이드 식별 및 정량 분석을 포함한 LC-MS/MS 단백질체학 및 대사체학 워크플로우에 사용하세요. 적용 시기
이 문서는 파이삼을 사용하는 일반적인 생물정보학 워크플로우의 실용적인 예를 제공하며, 다양한 파일 유형과 작업을 결합하는 방법을 보여줍니다.
트레이너는 PyTorch 코드를 LightningModule로 구성한 후 훈련 워크플로우를 자동화합니다. 루프 세부 정보, 장치 관리, 콜백, 그래디언트 연산, 체크포인트 및 배포를 처리합니다
세밀한 분자 제어를 위한 화학 정보 도구 키트. 스마일/SDF 구문 분석, 설명자(MW, LogP, TPSA), 지문, 하위 구조 검색, 2D/3D 생성, 유사성, 반응. 인터페이스가 더 간단한 표준 워크플로우의 경우, datamol(RDKit 주위에 래퍼)을 사용하세요. 고급 제어를 위해 rdkit을 사용하세요,
이 문서는 스캔파이를 사용하여 단일 세포 RNA-seq 데이터를 분석하는 표준 워크플로우를 개략적으로 설명합니다.
파이프라인은 여러 처리 단계를 하나의 추정기로 연결하여 데이터 유출을 방지하고 코드를 간소화합니다. 그들은 교차 검증과 h를 통해 재현 가능한 워크플로우와 원활한 통합을 가능하게 합니다
이 문서는 scvi-Tools의 일반적인 워크플로우, 모범 사례 및 고급 사용 패턴을 다룹니다.