Polaris Hub客户端。
项目描述
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Polaris建立了一个新颖、行业认证的标准，以促进基于AI的药物发现中具有影响力的方法的发展。
这个库是一个Python客户端，用于与Polaris Hub交互。它允许您
- 下载Polaris数据集和基准。
- 针对Polaris基准评估自定义方法。
- 创建和上传新的数据集和基准。
快速API导游
import polaris as po
# Load the benchmark from the Hub
benchmark = po.load_benchmark("polaris/hello-world-benchmark")
# Get the train and test data-loaders
train, test = benchmark.get_train_test_split()
# Use the training data to train your model
# Get the input as an array with 'train.inputs' and 'train.targets'
# Or simply iterate over the train object.
for x, y in train:
...
# Work your magic to accurately predict the test set
predictions = [0.0 for x in test]
# Evaluate your predictions
results = benchmark.evaluate(predictions)
# Submit your results
results.upload_to_hub(owner="dummy-user")
文档
请参阅文档，其中包含有关如何开始使用polaris的教程以及提供的函数的详细描述。
如何引用
如果您在研究中使用了Polaris，请引用它：
安装
您可以使用conda/mamba/micromamba安装polaris。
conda install -c conda-forge polaris
您也可以使用pip。
pip install polaris-lib
开发周期
设置开发环境
conda env create -n polaris -f env.yml
conda activate polaris
pip install --no-deps -e .
其他安装选项
Alternatively, using [uv](https://github.com/astral-sh/uv):
```shell
uv venv -p 3.12 polaris
source .venv/polaris/bin/activate
uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt --all-extras
uv pip install -r requirements.txt
```
测试
您可以使用以下方式本地运行测试
pytest
许可证
Apache-2.0许可证下。见LICENSE。
下载文件
下载您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分布
polaris_lib-0.8.6.tar.gz (163.9 kB 查看散列)
构建分布
polaris_lib-0.8.6-py3-none-any.whl (93.5 kB 查看散列)
