SeQR-AI

AI machine learning model for SeQR

⏰ 개발 기간

• 24.09.15 - 진행중

Version Requirements - myenv(conda)

tensorflow-cpu 2.10.0 numpy = 2.1.1 transformers==4.31.0 Python 3.10 scikit-learn pandas pytorch git LFS

GPU requirement "TensorFlow 2.11 이상에서는 기본적으로 Windows에서 GPU 지원이 되지 않는다" -> TensorFlow-DirectML-Plugin 사용

pip install tensorflow-directml-plugin NVIDA Driver Version: 561.09 CUDA: not required (12.6이 자동으로 설치) cuDNN: 9.4.0 tensorflow-gpu Windows 11

myenv 적용

1. .bashrc 파일을 열기 nano ~/.bashrc
2. 파일 내용

Conda 초기화 관련 설정

source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

기본 Conda 환경 활성화

conda activate myenv

Conda 경로 추가

export PATH="/c/Users/swu/anaconda3/condabin:$PATH" export PATH="/c/Program Files/NVIDIA/CUDA/v12.6/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/c/Program Files/NVIDIA/CUDA/v12.6/lib/x64:$LD_LIBRARY_PATH" 3) .bashrc를 다시 로드 !!! 이거 2번 해주면 바로 적용됨 source ~/.bashrc

참고 - GPU 환경 구축방법

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/archives/cudnn-890/install-guide/index.html#install-windows 사용한 GPU: NVIDA GeForce RTX 3070 Ti Laptop GPU

참고 - LFS 파일을 다운로드하는 방법

프로젝트를 복제할 때, LFS 파일을 자동으로 다운로드하려면 다음과 같이 Git LFS를 설치해야 합니다. 일반적으로 git clone 명령을 실행하면 LFS 파일도 함께 다운로드되지만, git lfs install 명령으로 LFS를 활성화해야만 해당 파일을 제대로 다운로드할 수 있습니다.

git clone https://github.com/TeamSeQR/SeQR-AI.git git lfs install git lfs pull

📝 규칙

커밋 컨벤션

• "태그: 한글 커밋 메시지" 형식으로 작성
• 컨벤션 예시
  • feat: 새로운 기능 추가, 기존의 기능을 요구 사항에 맞추어 수정
  • fix: 버그 수정
  • docs: 문서 수정
  • style: 코드 포맷팅, 오타 수정, 주석 수정 및 삭제 등
  • refactor: 코드 리팩터링
  • chore: 빌드 및 패키지 수정 및 삭제
  • merge: 브랜치를 머지
  • ci: CI 관련 설정 수정
  • test: 테스트 코드 추가/수정
  • release: 버전 릴리즈