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PaddlePaddle
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2月 20, 2023
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modelcenter/PP-HelixFold/introduction_cn.ipynb
modelcenter/PP-HelixFold/introduction_cn.ipynb
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modelcenter/PP-HelixFold/introduction_cn.ipynb
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...
@@ -7,11 +7,11 @@
...
@@ -7,11 +7,11 @@
"source": [
"source": [
"## 1. PP-HelixFold模型简介\n",
"## 1. PP-HelixFold模型简介\n",
"\n",
"\n",
"AlphaFold2是一款高精度的蛋白质结构预测模型。PP-HelixFold基于PaddlePaddle框架在GPU和DCU上完整复现了AlphaFold2的训练和推理流程,并进一步提升模型性能与精度。通过与原版AlphaFold2模型和哥伦比亚大学Mohammed AlQuraishi教授团队基于PyTorch复现的OpenFold模型的性能对比测试显示,PP-HelixFold将训练耗时从约11天减少到
7.5
天。在性能大幅度提升的同时,PP-HelixFold从头端到端完整训练可以达到AlphaFold2论文媲美的精度。\n",
"AlphaFold2是一款高精度的蛋白质结构预测模型。PP-HelixFold基于PaddlePaddle框架在GPU和DCU上完整复现了AlphaFold2的训练和推理流程,并进一步提升模型性能与精度。通过与原版AlphaFold2模型和哥伦比亚大学Mohammed AlQuraishi教授团队基于PyTorch复现的OpenFold模型的性能对比测试显示,PP-HelixFold将训练耗时从约11天减少到
5.12天,在使用混合并行时只需要2.89
天。在性能大幅度提升的同时,PP-HelixFold从头端到端完整训练可以达到AlphaFold2论文媲美的精度。\n",
"\n",
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"<p align=\"center\">\n",
"<p align=\"center\">\n",
"<img src=\"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/.github/HelixFold_computational_perf
ormance
.png?raw=true\" align=\"middle\" height=\"50%\" width=\"50%\" />\n",
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"<img src=\"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/.github/HelixFold_accuracy.png?raw=true\" align=\"middle\" height=\"60%\" width=\"60%\" />\n",
"<img src=\"https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/blob/dev/.github/HelixFold_
infer_
accuracy.png?raw=true\" align=\"middle\" height=\"60%\" width=\"60%\" />\n",
"</p>\n",
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"\n",
"\n",
"\n",
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...
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