Este trabajo está en marcha en la web con implementación en (https://litgene.tumorai.org/).
La implementación de github (https://github.com/vinash85/GENELLM_WEBAPP) se puede utilizar para la implementación automática de la página web.
Utilice la página de comentarios en la página de la herramienta LitGene o comuníquese con los autores para brindar comentarios.
Enlace de BioArxiv: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.07.606674v1
A continuación se explica cómo ejecutar código de muestra con Docker.
Construir ventana acoplable:
a. Vaya a la ubicación del archivo acoplable después de git clone "cd LitGene/dependencies/docker/"
b. Construir ventana acoplable "docker build. -t litgene"
Ejecute la imagen de la ventana acoplable/cree contenedor:
do. "docker run --name Litgene --gpus=all --previleged --ports 8888:8888 -v litgene_location:/home/tailab/LitGene -dit litgene /bin/bash"
Ingrese a la ventana acoplable:
d. "ejecutivo de Docker -it Litgene /bin/bash"
Dentro de la ventana acoplable, vaya a la solubilidad del código de muestra:
mi. "cd /inicio/tailab/LitGene/"
F. abra jupyter "jupyter notebook --ports 8888 --ip 0.0.0.0 --allow-root --no-browser"
En el sistema donde se implementa Docker:
gramo. abra el navegador "https://localhost:8888"
h. introduce la ficha
i. ejecute el código de muestra "solubilityEval.ipynb"
o ventana acoplable en el sistema remoto (opcional):
gramo. abrir comando en el sistema local
h. escriba "ssh -NL localhost:8888:localhost:8888 usuarionme@servidor"
i. repita el paso 5
(Si está interesado en los requisitos de Conda proporcionados en LitGene/dependencias probadas en Ubuntu 22 con python 3.12 y el controlador nvidia 535.183.01 y tiempo de ejecución cuda 12.2 en la GPU A100)
Refactorización de código en progreso bajo código/refactored_code Para otros archivos de datos, modelos y archivos de salida. Por favor contacte a [[email protected]]
