Python RU
13.3K subscribers
960 photos
68 videos
40 files
1.22K links
Все для python разработчиков

админ - @notxxx1

@python_job_interview - Python собеседования

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@programming_books_it - it книги

@pythonl

РКН: clck.ru/3Fmy2j
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.

По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.

cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.

Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.

Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.

▶️Установка и тест на примере из репозитория:

# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric

# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥21
Forwarded from Machinelearning
🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft.

MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa.

MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение.

Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории.

Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP.

Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%.

▶️В релизе представлены 2 версии модели:

🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее;
🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной.

⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml.

▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:

# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git

# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace

# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")

si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV) = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom) = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Модель
🟡Документация
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Mattersim #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍83🔥2🥰1