百万碱基级序列的稳定处理方法
处理100万碱基以上的超长序列时，推荐采用分段压缩处理策略：
- 硬件层优化::
- 启用NVIDIA的FlashAttention-2（需在
configs/model.yamlaufstellenuse_flash_attn: true
)
- 配置梯度检查点：
gradient_checkpointing: true
- 启用NVIDIA的FlashAttention-2（需在
- 算法层优化::
- 采用滑动窗口法（设置
chunk_size=50000) - 激活内存复用模式：
enable_memory_efficient=True
- 采用滑动窗口法（设置
- 数据层优化::
- ausnutzen
Zarr格式存储压缩序列数据 - 预先运行
python -m evo2.utils.preprocess --compress进行序列压缩
- ausnutzen
紧急方案：当遇到CUDA out of memory错误时，立即添加torch.cuda.empty_cache()清理显存
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEvo2: ein quelloffenes Bio-AI-Tool zur Unterstützung von Genommodellierung und -designDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服长序列处理时的内存溢出问题？
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