AMPLIFY 的安装和配置教程

项目的基础介绍和主要的编程语言

AMPLIFY 是一个开源项目，旨在通过高效代码库、现代架构以及解决数据质量问题（如样本偏差）来提供一种训练和部署成本远低于之前模型的蛋白质语言模型（pLM）。该项目的目标是捕获自然探索的适应性景观，用于蛋白质属性预测和设计任务。AMPLIFY 使用的主要编程语言是 Python。

项目使用的关键技术和框架

AMPLIFY 项目使用了以下关键技术和框架：

• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，用于应用如神经网络的自然语言处理任务。
• Hydra：一个用于配置管理的Python框架，可以帮助用户更容易地管理和修改实验配置。
• Weights & Biases (W&B)：一个用于机器学习实验跟踪和管理的工具，可以帮助用户跟踪实验结果、可视化数据和模型性能。

项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装 AMPLIFY 之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• pip（Python 的包管理工具）
• GPU（用于加速训练过程，非必需但推荐）

安装步骤

1. 创建 Python 虚拟环境： 在命令行中执行以下命令来创建一个虚拟环境：

   python3 -m venv env
   source env/bin/activate
   

2. 升级 pip： 确保虚拟环境中的 pip 是最新版本：

   python3 -m pip install --upgrade pip
   

3. 安装 AMPLIFY： 使用以下命令将 AMPLIFY 项目安装为本地 pip 包：

   python3 -m pip install --editable $REPO_DIR[dev]
   

   其中 $REPO_DIR 是指向 AMPLIFY 代码库的路径。

4. 验证安装： 为了验证安装是否成功，您需要 GPU 环境。然后进入 AMPLIFY 目录并执行测试：

   cd $REPO_DIR
   python3 -m pytest
   

5. 构建文档（可选）： 如果您需要查看 API 文档，可以构建 Sphinx 格式的文档。确保 Sphinx 已安装在当前激活的 Python 环境中，然后执行以下命令：

   sphinx-build -M html docs/source/ docs/build/
   

   构建完成后，可以在 docs/build/html/index.html 查看文档。

以上步骤为 AMPLIFY 的基础安装和配置。根据您的具体需求和项目配置，可能还需要进行更多的设置和调整。