



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'togethercomputer/evo-1-8k-base',
});
const text = response.choices[0].text;
console.log('Completion:', text);
};
main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="togethercomputer/evo-1-8k-base",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()

Подробная информация о товаре
🔍 База Evo-1 8k: революционизация анализа биологических последовательностей
Шагните в будущее геномных исследований с База Evo-1 8kЭто базовая модель в передовой серии Evo. Разработанная для беспрецедентной точности анализа биологических последовательностей, эта модель использует инновационные технологии. Архитектура полосатой гиены уметь ориентироваться и интерпретировать сложные биологические данные на детальном уровне.
Оснащен надежным 7 миллиардов параметров и прошел всестороннюю подготовку по комплексному обучению. Набор данных OpenGenomeБазовая станция Evo-1 8k специально настроена для Моделирование с использованием длинного контекста, способное обрабатывать до 8192 нуклеотидов.Эта возможность делает его незаменимым инструментом для детальных молекулярных исследований и углубленных геномных изысканий.
💪 Расширение возможностей исследований: основные варианты использования базы Evo-1 8k
Evo-1 8k Base незаменим для исследователей и биотехнологов, особенно для тех, кто специализируется на... прокариотические геномыБлагодаря своей превосходной способности эффективно обрабатывать большие последовательности, он идеально подходит для критически важных задач, которые стимулируют генетические исследования и разработку терапевтических средств:
- ✓ Прогнозирование генов: Точно идентифицировать новые гены и функциональные элементы в геномных последовательностях.
- ✓ Сборка последовательности: Эффективно восстанавливайте полные геномы из фрагментированных последовательностей секвенирования.
- ✓ Анализ вариантов: Точное выявление и характеристика генетических вариаций, имеющих решающее значение для понимания заболеваний и персонализированной медицины.
Предлагая глубокие аналитические данные, Evo-1 8k Base ускоряет открытия в различных областях биологии.
🚀 Непревзойденная производительность: базовая версия Evo-1 8k по сравнению с традиционными моделями
Evo-1 8k Base переосмысливает подход к моделированию биологических последовательностей, значительно превосходя традиционные методы. Его отличительная особенность заключается в инновационном подходе. Архитектура полосатой гиеныкоторый искусно сочетает в себе многоголовочное внимание с вентильные сверткиЭто уникальное сочетание значительно повышает как эффективность, так и точность обработки последовательностей.
В прямом сравнении со стандартными моделями Transformer, базовая станция Evo-1 8k предлагает:
- ✅ Более быстрое время тренировок: Значительное сокращение вычислительных ресурсов и времени, необходимых для обучения модели.
- ✅ Более эффективное масштабирование: Обеспечивает превосходную производительность, особенно при обработке контекстов большой длины, без ущерба для скорости или точности.
💡 Лучшие практики: Максимальное раскрытие базового потенциала Evo-1 8k
Чтобы в полной мере использовать возможности базовой станции Evo-1 8k и добиться максимально точных и эффективных результатов, примите во внимание следующие рекомендации экспертов:
- 🔥 Настройка параметров параметров: Настройте параметры, предоставленные для различных задач, таким образом, чтобы они точно соответствовали требованиям вашего приложения к памяти и выразительности. Эта оптимизация имеет решающее значение как на этапе предварительного обучения, так и на этапе тонкой настройки.
- 📈 Обеспечение качества данных и аннотирования: Способность модели делать точные биологические прогнозы во многом зависит от качества входных данных. Для достижения наилучших аналитических результатов всегда следует убедиться, что входные последовательности точно подготовлены и тщательно аннотированы.
🔗 Бесшовная интеграция API для моделирования сложных биологических последовательностей
Базовая модель Evo-1 8k поддерживает множество вызовов API, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач в анализе биологических последовательностей. Интегрируя эту мощную модель через свой API, исследователи и разработчики могут беспрепятственно интегрировать передовые инструменты вычислительной биологии непосредственно в свои существующие рабочие процессы.
Независимо от того, чего требует ваше исследование анализ в реальном времени для получения немедленной информации или пакетная обработка Для обработки больших массивов данных понимание и использование соответствующих вызовов API значительно повысит производительность и точность результатов ваших исследований. Эта интеграция обеспечивает точность и вычислительную мощность, необходимые для проведения передовых генетических исследований в широком спектре биологических приложений.
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Что представляет собой базовая станция Evo-1 8k и каковы её основные возможности?
A1: Evo-1 8k Base — это первая модель в серии Evo, использующая архитектуру StripedHyena для углубленного анализа биологических последовательностей. Ее основная функция — моделирование длинных контекстов, позволяющее с высокой точностью обрабатывать до 8192 нуклеотидов.
В2: Для каких типов исследований Evo-1 8k Base наиболее полезен?
A2: Это особенно важно для исследователей и биотехнологов, занимающихся изучением прокариотических геномов, поскольку предоставляет важнейшие данные для предсказания генов, сборки последовательностей и анализа вариантов.
В3: Как его архитектура соотносится с традиционными моделями, такими как трансформаторы?
A3: Базовая модель Evo-1 8k использует уникальную архитектуру StripedHyena, которая сочетает многоголовочное внимание с вентильными свертками. Это приводит к значительному ускорению обучения и более эффективному масштабированию, особенно для более длинных контекстов, по сравнению со стандартными моделями Transformer.
В4: Какие основные рекомендации вы можете дать для оптимизации производительности базовой станции Evo-1 8k?
A4: Для максимальной эффективности рекомендуется использовать параметры, специфичные для конкретной задачи, и обеспечить точную подготовку и тщательную аннотацию всех входных последовательностей, поскольку качество данных напрямую влияет на точность прогнозирования.
В5: Можно ли интегрировать Evo-1 8k Base в существующие биоинформатические рабочие процессы?
A5: Да, Evo-1 8k Base поддерживает различные вызовы API, разработанные для бесшовной интеграции, что позволяет исследователям встраивать передовые инструменты вычислительной биологии непосредственно в свои рабочие процессы как для анализа в реальном времени, так и для пакетной обработки.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться