优化计算资源配置的实用方案
针对Evo 2进行基因序列生成时可能遇到的计算资源挑战，可通过以下分级方案解决：
- 硬件降级方案：使用7B参数模型替代40B模型（需降低生成序列精度要求），显存需求可从80GB降至16GB。具体操作时修改加载代码为
model = Evo2('evo2_7b') - 云计算方案：通过NVIDIA BioNeMo云端平台调用计算资源，按需付费使用A100/V100 GPU实例。需注册NGC账户并配置Docker环境
- 分布式计算方案：在多台配备RTX 3090的工作站上部署Vortex框架，修改
configs/parallel.yamlhit the nail on the headnum_gpus: 4
参数实现多机并行
补充技巧：对于长序列生成，可采用chunking strategy，每次仅生成10k碱基片段后再拼接，通过n_tokens=10000参数控制输出长度
This answer comes from the articleEvo2: An Open Source BioAI Tool to Support Genome Modeling and DesignThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决基因序列生成任务中的计算资源不足问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil