1001bp DNA窗口如何预测12个细胞甲基化状态deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu 模型结构全解析【免费下载链接】deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu用户可直接在昇腾 910 系列设备上运行 DeepCpG-DNA 模型对 1001bp DNA 窗口进行 12 个单细胞的二值甲基化状态预测。项目提供完整推理交付包支持 NPU 全程前向推理关闭 HF32 下精度后误差低于 1e-6并包含确定性验证与性能测试。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu这篇文章以开源项目deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu为载体完整解析DeepCpG-DNA 单细胞 DNA 甲基化预测模型的内部结构如何以 CpG 位点为中心的固定长度1001bp DNA 窗口为输入通过三层一维卷积神经网络输出12 个单细胞的二值甲基化状态甲基化 / 未甲基化logits。项目提供完整的昇腾 NPU 推理交付包前向推理全程在npu:0逻辑设备上完成、不回退 CPU关闭 HF32 下精度后与 CPU 基线误差低于 1e-6适合新手一次性看懂 DNA 甲基化深度学习模型与昇腾 NPU 推理适配。 模型速览DeepCpG-DNA 是什么DeepCpG-DNA 是一个专门做单细胞 DNA 甲基化状态预测的一维卷积神经网络1D CNN。它的训练目标是给定某个 CpG 位点两侧各约 500bp 的 DNA 序列共1001bp 窗口判断这个位点在训练集中每一个单细胞里是否被甲基化。本交付包对应的变体为deepcpgdna-smallwood2014-2i基于 Smallwood 2014 的 2i 小鼠胚胎干细胞数据集训练覆盖12 个单细胞。项目参数架构CnnL3h128三层卷积堆叠输入恰好 1001bp 的 DNA 窗口字母表 A/C/G/T/N输出12 个单细胞的二值甲基化 logits形状(batch, 12)参数量4,433,292约 4.43M架构类DeepCpgDnaForSequencePredictionmultimolecule 库推理设备昇腾 910 系列逻辑设备npu:0 模型结构逐层拆解从 DNA 字母到甲基化分数整个网络可以拆成 4 个模块数据一路瘦身到最后的 12 个甲基化分数#模块关键配置作用1One-hot DNA 编码层词汇表大小 5A/C/G/T/N把每个碱基变成 5 维 0/1 向量未知碱基 N 编码为全零通道2卷积堆叠 ×3卷积核 11 / 3 / 3通道 128 / 256 / 512池化 4 / 2 / 2ReLU 激活逐层提取局部序列 motif识别影响甲基化的 DNA 模式3Bottleneck 线性层hidden_size 128把卷积特征压缩到 128 维4SequencePredictionHeadDropout(0.2) → Linear(128 → 12)输出 12 个单细胞各一个甲基化 logit数据流用一句话概括1001bp DNA 序列 → one-hot 编码1001 × 5→ 三层卷积 池化逐级降采样 → 128 维 bottleneck 特征 → 12 个 logits → 每个 logit 经过 sigmoid 得到一个细胞的甲基化概率。结构超参数均可在项目交付包的 model/config.json 中核对conv_kernel_sizes: [11, 3, 3]、conv_channels: [128, 256, 512]、conv_pool_sizes: [4, 2, 2]、num_labels: 12。 输入输出规格1001bp 窗口如何变成 12 个甲基化概率输入约束新手最容易踩坑的地方窗口长度必须是恰好 1001bp模型不支持 padding genomic 窗口需要先裁剪或补齐字母表为 A/C/G/T额外的N被编码为全零通道可容错处理未知碱基。输出解读前向输出position_logits形状为(batch, 12)float32对每个 logit 施加sigmoid→ 对应细胞的甲基化概率0~1对标签维取argmax→ 得到预测类别 id再经id2label映射为细胞标签。12 个输出类别即 12 个单细胞BS24_1_2I、BS24_2_2I、…、BS26_2_2I完整映射表见 model/config.json 的id2label字段。如上图所示一次真实推理的输入是固定种子 42 生成的 1001bp DNA 窗口INPUT_SEQUENCE_LENGTH1001模型输出PREDICTED_CLASS5、PREDICTED_LABELBS25_10_2I、ARGMAX_CLASS_ID5并打印出输入 / 模型 / 输出全部位于npu:0、CPU_FALLBACKfalse的设备标记。⚡ 昇腾 NPU 推理实测全程不回退 CPU误差低于 1e-6本交付包的核心价值在于推理全程跑在昇腾 NPU 上以下是三个关键验证点设备验证INPUT_DEVICE、MODEL_DEVICE、OUTPUT_DEVICE、LOGITS_DEVICE全部为npu:0CPU_FALLBACKfalse确认没有静默回退到 CPU精度验证NPU 默认启用 HF32 下精度会带来约 1e-4 量级漂移在首次前向前关闭torch.npu.conv.allow_hf32与torch.npu.matmul.allow_hf32见 inference.py 第 48–49 行后与 CPU 基线对比max_abs_error5.36e-07、mean_abs_error2.15e-07、离散输出一致率 1.0多样本回归 12/12 全部匹配性能测试warmup 2 次 同步计时 5 次中位耗时仅2.0506 msp90 为 2.1112 ms。下图是运行期间npu-smi的设备快照8 张 910B4-1 卡全部 OK推理进程python挂载在 NPU 5 上显存占用约 103MB——可见这个 4.43M 参数的小模型在 NPU 上极其轻量。完整的适配与验收过程环境准备、CPU 基线、NPU 对比、精度修复、性能测试可参考工作流记录 快速上手三步在 NPU 上跑通甲基化预测推理第 1 步 · 获取交付包git clone https://gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu第 2 步 · 安装依赖运行在昇腾 worker 镜像中torch/torch_npu2.9.0 由镜像固定提供source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES0 pip install -r requirements.txt依赖版本已在 requirements.txt 中精确锁定multimolecule0.2.1、transformers5.15.0等保证环境可复现。第 3 步 · 运行推理入口python inference.pyinference.py 会以local_files_onlyTrue从本地model/目录加载 tokenizer 与权重全程不访问网络在npu:0上执行前向并打印设备标记、真实输入序列与任务语义输出PREDICTED_CLASS/PREDICTED_LABEL/ARGMAX_CLASS_ID正常退出码为 0。 项目文件导航交付包目录结构一览文件说明inference.pyNPU 推理入口关闭 HF32、加载模型、npu:0前向并打印验证标记model/config.json模型结构超参数 12 细胞标签映射id2label / label2idmodel/README.mdDeepCpG-DNA 模型卡变体对照表、训练细节与接口说明model/model.safetensors经 SHA-256 审计的权重文件约 17.7 MBmodel/tokenizer_config.jsonDNA tokenizer 配置词汇表 5requirements.txt运行时依赖精确版本锁定README.md交付说明分步推理、HF32 精度适配、测试用例与实测结果 小提示模型许可证为 AGPL-3.0详见 model/license.md原始架构来自 DeepCpG 论文的单细胞甲基化预测方法本仓库仅交付其 DNA 子模块的 NPU 推理版本。总结deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu 用一条one-hot 编码 → 三层卷积 → bottleneck → 12 维分类头的经典 1D CNN 流水线把 1001bp 的 DNA 窗口翻译成 12 个单细胞的甲基化概率并证明了这条推理链路可以在昇腾 NPU 上以微毫秒级延迟、亚 1e-6 的精度误差稳定运行。对于想做基因组序列深度学习或昇腾 NPU 模型适配的新手这是一个结构清晰、体量小巧、开箱即练的完整范例。【免费下载链接】deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu用户可直接在昇腾 910 系列设备上运行 DeepCpG-DNA 模型对 1001bp DNA 窗口进行 12 个单细胞的二值甲基化状态预测。项目提供完整推理交付包支持 NPU 全程前向推理关闭 HF32 下精度后误差低于 1e-6并包含确定性验证与性能测试。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 1001bp DNA窗口如何预测12个细胞甲基化状态：deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu 模型结构全解析
1001bp DNA窗口如何预测12个细胞甲基化状态deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu 模型结构全解析【免费下载链接】deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu用户可直接在昇腾 910 系列设备上运行 DeepCpG-DNA 模型对 1001bp DNA 窗口进行 12 个单细胞的二值甲基化状态预测。项目提供完整推理交付包支持 NPU 全程前向推理关闭 HF32 下精度后误差低于 1e-6并包含确定性验证与性能测试。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu这篇文章以开源项目deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu为载体完整解析DeepCpG-DNA 单细胞 DNA 甲基化预测模型的内部结构如何以 CpG 位点为中心的固定长度1001bp DNA 窗口为输入通过三层一维卷积神经网络输出12 个单细胞的二值甲基化状态甲基化 / 未甲基化logits。项目提供完整的昇腾 NPU 推理交付包前向推理全程在npu:0逻辑设备上完成、不回退 CPU关闭 HF32 下精度后与 CPU 基线误差低于 1e-6适合新手一次性看懂 DNA 甲基化深度学习模型与昇腾 NPU 推理适配。 模型速览DeepCpG-DNA 是什么DeepCpG-DNA 是一个专门做单细胞 DNA 甲基化状态预测的一维卷积神经网络1D CNN。它的训练目标是给定某个 CpG 位点两侧各约 500bp 的 DNA 序列共1001bp 窗口判断这个位点在训练集中每一个单细胞里是否被甲基化。本交付包对应的变体为deepcpgdna-smallwood2014-2i基于 Smallwood 2014 的 2i 小鼠胚胎干细胞数据集训练覆盖12 个单细胞。项目参数架构CnnL3h128三层卷积堆叠输入恰好 1001bp 的 DNA 窗口字母表 A/C/G/T/N输出12 个单细胞的二值甲基化 logits形状(batch, 12)参数量4,433,292约 4.43M架构类DeepCpgDnaForSequencePredictionmultimolecule 库推理设备昇腾 910 系列逻辑设备npu:0 模型结构逐层拆解从 DNA 字母到甲基化分数整个网络可以拆成 4 个模块数据一路瘦身到最后的 12 个甲基化分数#模块关键配置作用1One-hot DNA 编码层词汇表大小 5A/C/G/T/N把每个碱基变成 5 维 0/1 向量未知碱基 N 编码为全零通道2卷积堆叠 ×3卷积核 11 / 3 / 3通道 128 / 256 / 512池化 4 / 2 / 2ReLU 激活逐层提取局部序列 motif识别影响甲基化的 DNA 模式3Bottleneck 线性层hidden_size 128把卷积特征压缩到 128 维4SequencePredictionHeadDropout(0.2) → Linear(128 → 12)输出 12 个单细胞各一个甲基化 logit数据流用一句话概括1001bp DNA 序列 → one-hot 编码1001 × 5→ 三层卷积 池化逐级降采样 → 128 维 bottleneck 特征 → 12 个 logits → 每个 logit 经过 sigmoid 得到一个细胞的甲基化概率。结构超参数均可在项目交付包的 model/config.json 中核对conv_kernel_sizes: [11, 3, 3]、conv_channels: [128, 256, 512]、conv_pool_sizes: [4, 2, 2]、num_labels: 12。 输入输出规格1001bp 窗口如何变成 12 个甲基化概率输入约束新手最容易踩坑的地方窗口长度必须是恰好 1001bp模型不支持 padding genomic 窗口需要先裁剪或补齐字母表为 A/C/G/T额外的N被编码为全零通道可容错处理未知碱基。输出解读前向输出position_logits形状为(batch, 12)float32对每个 logit 施加sigmoid→ 对应细胞的甲基化概率0~1对标签维取argmax→ 得到预测类别 id再经id2label映射为细胞标签。12 个输出类别即 12 个单细胞BS24_1_2I、BS24_2_2I、…、BS26_2_2I完整映射表见 model/config.json 的id2label字段。如上图所示一次真实推理的输入是固定种子 42 生成的 1001bp DNA 窗口INPUT_SEQUENCE_LENGTH1001模型输出PREDICTED_CLASS5、PREDICTED_LABELBS25_10_2I、ARGMAX_CLASS_ID5并打印出输入 / 模型 / 输出全部位于npu:0、CPU_FALLBACKfalse的设备标记。⚡ 昇腾 NPU 推理实测全程不回退 CPU误差低于 1e-6本交付包的核心价值在于推理全程跑在昇腾 NPU 上以下是三个关键验证点设备验证INPUT_DEVICE、MODEL_DEVICE、OUTPUT_DEVICE、LOGITS_DEVICE全部为npu:0CPU_FALLBACKfalse确认没有静默回退到 CPU精度验证NPU 默认启用 HF32 下精度会带来约 1e-4 量级漂移在首次前向前关闭torch.npu.conv.allow_hf32与torch.npu.matmul.allow_hf32见 inference.py 第 48–49 行后与 CPU 基线对比max_abs_error5.36e-07、mean_abs_error2.15e-07、离散输出一致率 1.0多样本回归 12/12 全部匹配性能测试warmup 2 次 同步计时 5 次中位耗时仅2.0506 msp90 为 2.1112 ms。下图是运行期间npu-smi的设备快照8 张 910B4-1 卡全部 OK推理进程python挂载在 NPU 5 上显存占用约 103MB——可见这个 4.43M 参数的小模型在 NPU 上极其轻量。完整的适配与验收过程环境准备、CPU 基线、NPU 对比、精度修复、性能测试可参考工作流记录 快速上手三步在 NPU 上跑通甲基化预测推理第 1 步 · 获取交付包git clone https://gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu第 2 步 · 安装依赖运行在昇腾 worker 镜像中torch/torch_npu2.9.0 由镜像固定提供source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES0 pip install -r requirements.txt依赖版本已在 requirements.txt 中精确锁定multimolecule0.2.1、transformers5.15.0等保证环境可复现。第 3 步 · 运行推理入口python inference.pyinference.py 会以local_files_onlyTrue从本地model/目录加载 tokenizer 与权重全程不访问网络在npu:0上执行前向并打印设备标记、真实输入序列与任务语义输出PREDICTED_CLASS/PREDICTED_LABEL/ARGMAX_CLASS_ID正常退出码为 0。 项目文件导航交付包目录结构一览文件说明inference.pyNPU 推理入口关闭 HF32、加载模型、npu:0前向并打印验证标记model/config.json模型结构超参数 12 细胞标签映射id2label / label2idmodel/README.mdDeepCpG-DNA 模型卡变体对照表、训练细节与接口说明model/model.safetensors经 SHA-256 审计的权重文件约 17.7 MBmodel/tokenizer_config.jsonDNA tokenizer 配置词汇表 5requirements.txt运行时依赖精确版本锁定README.md交付说明分步推理、HF32 精度适配、测试用例与实测结果 小提示模型许可证为 AGPL-3.0详见 model/license.md原始架构来自 DeepCpG 论文的单细胞甲基化预测方法本仓库仅交付其 DNA 子模块的 NPU 推理版本。总结deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu 用一条one-hot 编码 → 三层卷积 → bottleneck → 12 维分类头的经典 1D CNN 流水线把 1001bp 的 DNA 窗口翻译成 12 个单细胞的甲基化概率并证明了这条推理链路可以在昇腾 NPU 上以微毫秒级延迟、亚 1e-6 的精度误差稳定运行。对于想做基因组序列深度学习或昇腾 NPU 模型适配的新手这是一个结构清晰、体量小巧、开箱即练的完整范例。【免费下载链接】deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu用户可直接在昇腾 910 系列设备上运行 DeepCpG-DNA 模型对 1001bp DNA 窗口进行 12 个单细胞的二值甲基化状态预测。项目提供完整推理交付包支持 NPU 全程前向推理关闭 HF32 下精度后误差低于 1e-6并包含确定性验证与性能测试。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/deepcpgdna-smallwood2014-2i-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考