この作業はトレイル Webrun 上で行われており、(https://litgene.tumorai.org/) にデプロイされています。
デプロイメント github (https://github.com/vinash85/GENELLM_WEBAPP) は、Web ページの自己デプロイメントに使用できます。
LitGene ツール ページのフィードバック ページを使用するか、作成者に連絡してフィードバックを提供してください。
BioArxiv リンク: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.07.606674v1
Dockerを使用してサンプルコードを実行する方法を説明します。
ビルドドッカー:
ａ． git clone "cd LitGene/dependency/docker/" の後に docker ファイルの場所に移動します
b.ドッカーをビルドする「docker build . -t litgene」
docker イメージを実行/コンテナーを作成します。
c. "docker run --name Litgene --gpus=all --previleged --ports 8888:8888 -v litgene_location:/home/tailab/LitGene -dit litgene /bin/bash"
ドッカーを入力します:
d. 「docker exec -it Litgene /bin/bash」
Docker 内でサンプル コードの可溶性に移動します。
e. 「cd /home/tailab/LitGene/」
f. jupyter を開きます「jupyter Notebook --ports 8888 --ip 0.0.0.0 --allow-root --no-browser」
Docker がデプロイされているシステムでは、次のようになります。
g.ブラウザ「https://localhost:8888」を開きます
h.トークンを入力してください
私。サンプルコード「solubilityEval.ipynb」を実行します。
またはリモート システムの Docker (オプション):
g.ローカル システムでコマンドを開く
h. 「ssh -NL localhost:8888:localhost:8888 usernme@server」と入力します。
私。ステップ5を繰り返します
(LitGene で提供される Conda 要件に興味がある場合/Python 3.12 と nvidia ドライバー 535.183.01 および A100 GPU 上のランタイム cuda 12.2 を使用する Ubuntu 22 でテストされた依存関係)
code/refactored_code でコードのリファクタリングが進行中です。他のデータファイル、モデル、出力ファイルの場合。 [[email protected]]までご連絡ください。
