GT4SD/gt4sd-core

해결하는 문제

GT4SD(Generative Toolkit for Scientific Discovery)는 과학적 발견에서 가설 생성 과정을 단순화합니다. 생성 AI 도구의 파편화를 해결하고, 통합된 고수준 API와 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 재료 과학 및 NLP 분야의 최신 생성 모델에 접근하고 활용할 수 있게 하여, 이러한 모델을 구현하고 실행하는 데 필요한 노력을 크게 줄여줍니다.

작동 방식

GT4SD는 GuacaMol, Moses, TorchDrug, HuggingFace Transformers와 같은 기존 생성 AI 패키지를 래퍼 및 오케스트레이터 역할을 합니다. 주요 상호작용 방법은 다음 세 가지입니다.

1. Python API: 레지스트리를 통해 알고리즘을 인스턴스화하고, 코드 내에서 직접 샘플링/추론을 실행할 수 있습니다.
2. CLI Tools: 전용 명령(gt4sd-inference, gt4sd-trainer, gt4sd-saving, gt4sd-upload)을 제공하여 추론 파이프라인 실행, 모델 학습, 학습된 알고리즘 저장, 공개 허브에 업로드할 수 있습니다.
3. Property Prediction: properties 서브모듈을 포함하여 생성된 샘플의 특성(예: 분자량 또는 유사도)을 계산합니다.

대상 사용자

재료 과학, 화학, NLP 분야의 과학자 및 연구원으로, 복잡한 보일러플레이트 코드를 작성하지 않고도 생성 AI를 사용해 새로운 분자, 폴리머, 펩타이드를 설계하고자 하는 분들을 위한 플랫폼입니다.

주요 특징

• Unified Interface: Diffusers, GFlowNets, Regression Transformers 등 다양한 라이브러리 간 API를 통합합니다.
• Comprehensive Pipeline: 학습 및 파인튜닝부터 추론 및 배포까지 전체 라이프사이클을 지원합니다.
• Hub Integration: 학습된 모델을 공개 허브에 업로드하여 공유하기 쉽게 합니다.
• Broad Model Support: VAE, LSTM, Diffusion 모델, Graph Convolutional Policy Networks 등 다양한 생성 기술을 통합합니다.