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生成式人工智慧模型在提高各種任務的可及性和自動化方面顯示出巨大的有用性。然而,它們在生物醫學領域的應用仍然有限,部分原因是缺乏部署、測試和評估所需的各種模型和輔助技術的通用框架。該儲存庫包含biochatter
Python 包,這是一個用於將生物醫學應用程式連接到對話式 AI 的通用後端庫。
該庫在本預印本中進行了描述,並在各種演示應用程式中使用來展示其用途:
一個簡單的基於 Python 的前端,稱為 BioChatter Light,我們在 https://github.com/biocypher/biochatter-light 上開發;
一個名為 BioChatter Next 的基於 Next.js 的高級前端,我們在 https://github.com/biocypher/biochatter-next 上開發;
供 Next 前端(以及任何其他基於 REST 的應用程式)使用的 RESTful API 伺服器,位於 https://github.com/biocypher/biochatter-server。
BioChatter 是 BioCypher 生態系統的一部分,本地連接到 BioCypher 知識圖。 BioChatter 論文正在這裡撰寫。
要使用該套件,請從 PyPI 安裝它,例如使用 pip ( pip install biochatter
) 或 Poetry ( poetry add biochatter
)。
該軟體包具有一些可選的依賴項,可以使用以下附加功能進行安裝(例如pip install biochatter[xinference]
):
xinference
:支援透過 Xorbits Inference 查詢開源 LLM
podcast
:支援播客文字轉語音(免費的 Google TTS;無需額外費用即可使用付費的 OpenAI TTS)
streamlit
:支援 Streamlit UI 功能(在 BioChatter Light 中使用)
查看文件以取得範例、用例和更多資訊。 BioChatter 涵蓋的許多常見功能都可以在 BioChatter Light 程式碼庫中使用。
我們對大大小小的社區的貢獻感到非常高興!如果您想為 BioCypher 開發做出貢獻,請參閱我們的貢獻指南和開發人員文件。 :)
如果您想提出非正式問題、談論開發問題或只是聊天,請加入我們的社群:https://biocypher.zulipchat.com!
冒名頂替症候群免責聲明:我們需要您的幫助。不,真的。你腦中可能有個小聲音告訴你,你還沒準備好,你的技能還不足以做出貢獻。我們向您保證,您腦中的小聲音是錯的。最重要的是,除了編寫程式碼之外,還有許多有價值的貢獻方式。
本免責聲明改編自 Pooch 計畫。
查看此儲存庫,以了解有關大型語言模型的計算生物學使用的更多資訊。
如果您使用 Apple Silicon,您可能會遇到grpcio
依賴項( grpc
庫,在pymilvus
中使用)的問題。如果是這樣,請在從此處的虛擬環境中刪除已安裝的軟體包後嘗試從原始程式碼安裝二進位檔案:
pip uninstall grpcio
export GRPC_PYTHON_LDFLAGS= " -framework CoreFoundation "
pip install grpcio==1.53.0 --no-binary :all: