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LucaOne操作手册

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本文介绍了阿里云联合科研单位共同发表的研究成果：LucaOne的使用。

如何通过白屏化操作使用LucaOne服务

LucaOne的访问地址

打开进入页面：

image

操作步骤

第一步，上传文件

  • 点击上传文件按钮，选择本地文件。

  • 文件格式支持csv、fasta两种。

    • 若是使用csv格式，还需要注明编号的index（id_idx）以及序列的index（seq_idx）image

    • 若是使用fasta格式，则无需指定，直接进行下一步。

  • 目前单次任务仅支持最多500条序列。如果超过500条，系统将会报错，请分批处理。

第二步，配置参数

参数说明如下：

参数名称

选项说明

备注

seq_type

指定序列类型：

  • gene ：基因 (DNA or RNA)

  • prot：蛋白质

embedding_type

序列embedding的方式：矩阵（seq_len * 2560 或者（seq_len + 2） * 2560） 或者 向量（2560维）：

  • matrix：若是选择matrix，需要确定matrix_add_special_token是否开启。

  • vector：若是选择vector，还需要选择vector_type。

建议：

1）如果用于对序列集进行聚类等分析，建议embedding成vector，优先选择mean与max。

2）如果基于embedding进行下游AI模型构建，比如常规的分类或者回归任务，建议使用matrix，然后使用matrix作为下游任务模型的输入去构建，模型中使用参数化的pooling方式。

vector_type

vector类型选择：

  • mean：matrix按照列求平均

  • max：按照列，每列使用最大的值

  • cls：取矩阵的开始的特殊字符的向量

matrix_add_special_token

Embedding矩阵是否带特殊字符向量。

若是该选项打开，embedding矩阵首尾包含特殊字符向量，矩阵行数为：序列长度+2，对应序列为：[CLS]ATCGATCG[EOS]；

若是该选项不打开，embedding矩阵则不包含特殊字符向量。

embedding_complete

若是该选项打开，则会计算整个序列，即参与embedding的是整个序列。

若是该选项关闭，则需要选择序列截断类型以及截断长度：

image

trunc_type 截断方向：

  • right：从右往左

  • left：从左往右

truncation_seq_length：序列截断长度设置，需要为正整数

第三步，提交任务

点击提交任务后，即会运行该任务。一次仅可以提交一个任务。若是有批量跑任务的需求，可以通过API调用来完成。

第四步，结果查看下载

提交任务后，生成历史会有相关任务的记录。

若是在运行中，则会展示运行进度：

image

此时，可以关闭该页面或者切换至其他页面进行操作。但是无法继续同步提交其他任务。

若是运行结束，则会展示为已完成状态。

image

  • 完成后，可以在任务卡片最下方的任务运行结果处下载模型输出结果。

  • 若是任务失败，可以查看报错原因。

    • 若是由于出入参数的问题导致任务失败，请重新配置参数后提交。

    • 若是由于其他原因，如网络原因等，可以一键重新提交。

如何通过API调用LucaOne？

前提条件

  1. 已白屏化使用 LucaOne 服务（访问地址），成功生成结果。

  2. 已接入智作工坊SDK SDK参考

  3. 已正确获取 AK/SK 鉴权密钥对，获取方式参考 API授权

提交任务

提交任务接口参考：提交工作流任务 - comfy_prompt

请求体格式：

名称

类型

必填

描述

workflow_id

string

固定值:

01jfyvw0vmvhewzdxk9jqgznb5

工作流ID，固定值，可以在工作流管理里拷贝

alias_id

string

固定值：

main

工作流别名，别名可以理解为指向特定版本的指针。您可以利用别名来轻松实现发布、回滚等操作

inputs

object

必填

inputs 的格式跟具体工作流有关，为您在工作流发版时配置的字段映射。以下内容是一个示例

input_file

string

必填

蛋白质或基因序列，支持 csv、fasta 两种格式

seq_type

string

必填

序列类型

id_idx

integer

input_file 为 CSV 格式时必填

序列ID所在列的索引，索引从 0 开始。

seq_idx

integer

input_file 为 CSV 格式时必填

序列所在列的索引，从 0 开始。

embedding_type

string

序列 embedding 矩阵 pooling 成向量的策略设置：

  • matrix：若是选择matrix，需要确定matrix_add_special_token是否开启。

  • vector：若是选择vector，还需要选择vector_type。

建议：

1）如果用于对序列集进行聚类等分析，建议embedding成vector，优先选择mean与max。

2）如果基于embedding进行下游AI模型构建，比如常规的分类或者回归任务，建议使用matrix，然后使用matrix作为下游任务模型的输入去构建，模型中使用参数化的pooling方式。

vector_type

string

当 embedding_type 为 vector 时必填

LLM 向量嵌入类型，支持：mean|max|cls 三种类型

trunc_type

string

如果序列超过最大长度则截断，right或者left

truncation_seq_length

integer

最大长度（不包括[CLS]与[SEP])，本身不限制长度，取决于embedding推理的显存

matrix_add_special_token

integer

如果embedding是matrix，则matrix是否包括[CLS]与[SEP]向量

embedding_complete

当 embedding_complete被设置的时候, truncation_seq_length是无效的. 如果显存不够一次性推理整个序列，是否进行分段补全（如果不使用该参数，则每次截断0.95*len直到显卡可容纳的长度

请求体示例：

{
    "workflow_id": "01jfyvw0vmvhewzdxk9jqgznb5",
    "alias_id": "main",
    "inputs": {
        "input_file": "https://example.com/example.csv",
        "seq_type": "prot",
        "id_idx": 0,
        "seq_idx": 1,
        "embedding_type": "vector",
        "vector_type": "cls",
        "embedding_complete": true
    },
    "randomise_seeds": true
}

轮询进度

轮询进度接口参考：查询节点进度信息 - comfy_get_progress

说明

如果不关注执行进度百分比，此步骤也可跳过，直接使用下一步查询结果接口轮询结果。

查询进度示例：

{
  status: 10,
  apiInvokeId: 'i_677e377e9b80590025ff8822',
  data: {
    etaRelative: 0.09264909,
    currentImage: '',
    progress: 0.6666667,
    state: {
      maxPasses: 0,
      pass: 0,
      nodeTitle: 'Sp LucaOne Infer Embedding',
      step: 0,
      maxSteps: -1,
      nodeLabel: 'Sp LucaOne Infer Embedding'
    },
    message: '正在执行节点 Sp LucaOne Infer Embedding',
    taskId: '01jh2gha21panx38qb5gfxd085',
    status: 'running'
  }

查询结果

查询结果接口参考：查询工作流执行结果 - comfy_get_result

输出字段格式：

名称

类型

描述

status

integer

网关状态码，10: 成功，20: 失败

apiInvokeId

string

系统生成的标志本次调用的id。

errCode

string

网关错误码，成功忽略。

errMessage

string

网关错误详情，成功忽略。

subErrCode

string

服务错误码，成功忽略。

subErrMessage

string

服务错误详情，成功忽略。

data

object

服务返回结果

status

string

任务状态

任务成功：succeeded；

任务执行失败：failed；

任务执行中：running；

排队中：waiting。

taskId

string

生图任务ID

taskDuration

long

执行时长，单位（毫秒）

taskBeginTime

long

任务开始时间，13 位时间戳

taskEndTime

long

任务结束时间，13 位时间戳

result

object

自定义输出字段，当接口发布时配置自定义输出后该字段有效。

embedding

object

词嵌入文件，zip 格式

url

string

可公共访问的文件地址

重要

文件具有有效期，如果需要长期使用，建议转存到私有文件仓储

查询结果示例：

{
    "status": 10,
    "apiInvokeId": "i_677e388319c46d002503b84c",
    "data": {
        "result": {
            "embedding": {
                "filename": "embedding5f6305a1a7bb4f90bf941b104699add3.zip",
                "object_key": "comfy/output/lucana/embedding5f6305a1a7bb4f90bf941b104699add3.zip",
                "subfolder": "lucana",
                "type": "output",
                "url": "https://example.com/example.zip"
            }
        },
        "images": [
            "http://example.com/example.zip"
        ],
        "taskDuration": 34642,
        "taskBeginTime": 1736325216019,
        "taskId": "01jh2grdqs7t24x60dpay3qajv",
        "status": "succeeded",
        "taskEndTime": 1736325250661
    },
    "subErrCode": null,
    "subErrMessage": null,
    "errCode": null,
    "errMessage": null,
    "startTime": null,
    "endTime": null,
    "requestId": null
}

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