ufold-npu 快速上手3 步在昇腾 NPU 上完成首次 RNA 结构预测【免费下载链接】ufold-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/ufold-npuRNA 结构预测 是生物信息学中理解 RNA 功能的关键技术。对于想在国内昇腾硬件上跑通 RNA 二级结构预测的新手来说ufold-npu提供了一个开箱即用的完整方案它把经典的 UFold 深度学习模型约 8.64M 参数的 U-Net成功适配到华为昇腾 NPU 910B4推理全程无 CPU 回退。本文用 3 步带你完成首次预测。为什么选择 ufold-npu 做 RNA 结构预测RNA 二级结构碱基配对方式决定了 RNA 的折叠形态与生物学功能而 UFold 正是通过深度 U-Net 网络直接从序列预测配对接触图contact map的代表性模型。ufold-npu 的价值在于它完成了三件关键事硬件适配通过torch_npu将模型运行在逻辑设备npu:0上输入、模型参数、输出张量全部驻留 NPU精度对齐对原始推理中的 HF32 卷积噪声做了最小化修复c1c2c3修复后 CPU 与 NPU 的离散配对图逐位一致discrete_agreement1.0开箱即用权重快照、依赖清单、推理脚本全部自包含在model/与inference.py中无需额外下载。整个适配工作流如下从环境检查、模型加载到精度验证一气呵成第一步获取项目并准备运行环境首先将仓库克隆到你的昇腾服务器上git clone https://gitcode.com/atlasleong/ufold-npu项目中的requirements.txt已精确锁定非平台依赖版本transformers 5.9.0、multimolecule 0.2.1、safetensors 0.8.0等安装即可pip install -r requirements.txt 平台张量栈torch、torch_npu、CANN由昇腾执行环境固定提供无需自行安装。实测参考环境为 torch 2.9.0、torch_npu 2.9.0、CANN 8.5.1、NPU 型号 910B4-1。第二步一行命令完成 NPU 推理运行项目根目录下的推理脚本即可使用内置的固定 tRNA 序列74 nt完成一次完整的前向推理python inference.py脚本会自动完成import torch_npu注册后端、加载model/下的权重快照、执行 warmup 前向与同步计时推理并打印设备标记与结果摘要。你还会看到以下关键输出INPUT_DEVICEnpu:0 MODEL_DEVICEnpu:0 LOGITS_SHAPE(1, 74, 74) CPU_FALLBACKfalse NPU_FORWARD_SECONDS0.020304 EXIT_CODE0如果你有自己感兴趣的 RNA 序列也可以通过--sequence参数传入词表支持 A/C/G/U/Npython inference.py --sequence GGGCUAUUAGCUCAGUUGGUUAGAGCGCACCCCUGAUAAGGGUGAGGUCGCUGAUUCGAAUUCAGCAUAGCUCA第三步解读输出结果看懂 RNA 二级结构推理完成后脚本会在assets/目录生成两个核心产物output_logits.npy逐位置碱基配对分数logitsshape 为(1, 74, 74)output_class_ids.npy二值化后的离散配对图sigmoid(logits) 0.5的位置视为配对同样为(1, 74, 74)。日志中的PREDICTED_CLASS标记会直接告诉你结果概况本次默认序列得到 74 个正例配对单元、总单元 5476 个配对比例约 1.35%。最终的验收结果含设备标记、输出形状与性能数据如下实测性能约 20ms 完成一次前向推理在 910B4-1 上模型单次前向推理耗时约1920ms5 次重复测量中位值 19.51ms并且CPU_FALLBACKfalse意味着整个计算过程完全发生在 NPU 上。通过npu-smi可以实时观察 NPU 芯片状态与推理进程的内存占用常见问题与注意事项Q没有 NPU 环境能运行吗不能。脚本在torch.npu.is_available()为假时会直接报错退出设计上不允许 CPU 回退。Q结果与官方 UFold 一致吗该项目采用 multimolecule 实现并做了精度修复12 个样本回归测试中离散配对图与 CPU 参考完全一致discrete_agreement1.0logits 最大绝对误差 ≤ 0.01。Q支持训练或微调吗不支持。交付仅包含推理路径也不启用 UFold 迭代后处理use_postprocessingfalse。总结通过以上 3 步你就能在昇腾 NPU 上完成首次 RNA 结构预测克隆ufold-npu仓库并安装依赖 → 运行inference.py→ 从assets/中读取配对接触图。项目不仅解决了昇腾 NPU 上的推理适配问题还附带了精度验证与性能数据是新手快速上手昇腾 AI 推理与 RNA 二级结构预测的绝佳示例。【免费下载链接】ufold-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/ufold-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ufold-npu 快速上手：3 步在昇腾 NPU 上完成首次 RNA 结构预测
ufold-npu 快速上手3 步在昇腾 NPU 上完成首次 RNA 结构预测【免费下载链接】ufold-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/ufold-npuRNA 结构预测 是生物信息学中理解 RNA 功能的关键技术。对于想在国内昇腾硬件上跑通 RNA 二级结构预测的新手来说ufold-npu提供了一个开箱即用的完整方案它把经典的 UFold 深度学习模型约 8.64M 参数的 U-Net成功适配到华为昇腾 NPU 910B4推理全程无 CPU 回退。本文用 3 步带你完成首次预测。为什么选择 ufold-npu 做 RNA 结构预测RNA 二级结构碱基配对方式决定了 RNA 的折叠形态与生物学功能而 UFold 正是通过深度 U-Net 网络直接从序列预测配对接触图contact map的代表性模型。ufold-npu 的价值在于它完成了三件关键事硬件适配通过torch_npu将模型运行在逻辑设备npu:0上输入、模型参数、输出张量全部驻留 NPU精度对齐对原始推理中的 HF32 卷积噪声做了最小化修复c1c2c3修复后 CPU 与 NPU 的离散配对图逐位一致discrete_agreement1.0开箱即用权重快照、依赖清单、推理脚本全部自包含在model/与inference.py中无需额外下载。整个适配工作流如下从环境检查、模型加载到精度验证一气呵成第一步获取项目并准备运行环境首先将仓库克隆到你的昇腾服务器上git clone https://gitcode.com/atlasleong/ufold-npu项目中的requirements.txt已精确锁定非平台依赖版本transformers 5.9.0、multimolecule 0.2.1、safetensors 0.8.0等安装即可pip install -r requirements.txt 平台张量栈torch、torch_npu、CANN由昇腾执行环境固定提供无需自行安装。实测参考环境为 torch 2.9.0、torch_npu 2.9.0、CANN 8.5.1、NPU 型号 910B4-1。第二步一行命令完成 NPU 推理运行项目根目录下的推理脚本即可使用内置的固定 tRNA 序列74 nt完成一次完整的前向推理python inference.py脚本会自动完成import torch_npu注册后端、加载model/下的权重快照、执行 warmup 前向与同步计时推理并打印设备标记与结果摘要。你还会看到以下关键输出INPUT_DEVICEnpu:0 MODEL_DEVICEnpu:0 LOGITS_SHAPE(1, 74, 74) CPU_FALLBACKfalse NPU_FORWARD_SECONDS0.020304 EXIT_CODE0如果你有自己感兴趣的 RNA 序列也可以通过--sequence参数传入词表支持 A/C/G/U/Npython inference.py --sequence GGGCUAUUAGCUCAGUUGGUUAGAGCGCACCCCUGAUAAGGGUGAGGUCGCUGAUUCGAAUUCAGCAUAGCUCA第三步解读输出结果看懂 RNA 二级结构推理完成后脚本会在assets/目录生成两个核心产物output_logits.npy逐位置碱基配对分数logitsshape 为(1, 74, 74)output_class_ids.npy二值化后的离散配对图sigmoid(logits) 0.5的位置视为配对同样为(1, 74, 74)。日志中的PREDICTED_CLASS标记会直接告诉你结果概况本次默认序列得到 74 个正例配对单元、总单元 5476 个配对比例约 1.35%。最终的验收结果含设备标记、输出形状与性能数据如下实测性能约 20ms 完成一次前向推理在 910B4-1 上模型单次前向推理耗时约1920ms5 次重复测量中位值 19.51ms并且CPU_FALLBACKfalse意味着整个计算过程完全发生在 NPU 上。通过npu-smi可以实时观察 NPU 芯片状态与推理进程的内存占用常见问题与注意事项Q没有 NPU 环境能运行吗不能。脚本在torch.npu.is_available()为假时会直接报错退出设计上不允许 CPU 回退。Q结果与官方 UFold 一致吗该项目采用 multimolecule 实现并做了精度修复12 个样本回归测试中离散配对图与 CPU 参考完全一致discrete_agreement1.0logits 最大绝对误差 ≤ 0.01。Q支持训练或微调吗不支持。交付仅包含推理路径也不启用 UFold 迭代后处理use_postprocessingfalse。总结通过以上 3 步你就能在昇腾 NPU 上完成首次 RNA 结构预测克隆ufold-npu仓库并安装依赖 → 运行inference.py→ 从assets/中读取配对接触图。项目不仅解决了昇腾 NPU 上的推理适配问题还附带了精度验证与性能数据是新手快速上手昇腾 AI 推理与 RNA 二级结构预测的绝佳示例。【免费下载链接】ufold-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/ufold-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考