OpenBioML：一个机器学习和生物学交叉领域的开放协作研究实验室

OpenBioML是一个面向生物医学领域的开源科研社区，致力于把机器学习技术与生物学研究深度结合。项目以去中心化、完全开放的方式组织，提供一系列代码仓库、模型实现和评估工具，供科研人员自由使用、复现和扩展。社区受EleutherAI、DeepSpeed等前沿开源项目启发，聚焦蛋白质语言模型、化学语言模型、基础脑模型等方向，并通过项目提案模板推动社区协作。

OpenBioML平台特点：

1、多仓库生态：

目前拥有10余个公开仓库，涵盖protein‑lm‑scaling、bio‑chem‑lm、foundation‑brain‑models、lm‑evaluation‑harness、gpt‑neox等，形成从模型训练、评估到应用的完整链路。

2、完全开放：

代码、数据、模型均采用宽松的开源许可证，任何人均可克隆、修改并提交PR；社区不设门槛，鼓励跨机构、跨学科合作。

3、统一提案与日志：

提供项目提案模板和实验日志（lab‑log），规范科研过程，提升可复现性与透明度。

4、与主流框架兼容：

基于PyTorch、DeepSpeed、HuggingFaceTransformers等生态，实现大规模分布式训练和高效推理。

5、评估基准：

维护lm‑evaluation‑harness分支，支持少样本、零样本以及专业生物医学基准（如蛋白质功能预测、化学性质回归）。

6、社区驱动的资源共享：

模型权重、数据集、实验脚本均可在组织的GitHub页面统一获取，降低重复工作成本。

OpenBioML典型应用场景：

1、蛋白质语言模型：

通过protein‑lm‑scaling训练大规模蛋白质序列模型，用于结构预测、功能注释等。

2、化学语言模型：

bio‑chem‑lm处理小分子SMILES序列，实现属性预测、反应路径生成。

3、基础脑模型：

foundation‑brain‑models训练神经影像或脑电信号的自监督模型。

4、模型评估与基准：

lm‑evaluation‑harness为生物医学任务提供统一评测框架。

5、大模型训练加速：

基于DeepSpeed的gpt‑neox实现多卡并行、显存优化。

6、跨模态检索：

将文本、序列、结构信息统一映射，实现文献‑分子、文献‑蛋白质检索。

7、智能问答：

基于BioMedGPT的生物医学问答系统，支持疾病‑基因‑药物查询。

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