evo2

Score, embed, and generate DNA sequences with Evo 2, a long-context genomic foundation model. Use this skill when: (1) Computing per-nucleotide or per-sequence likelihoods for variant effect scoring, (2) Embedding genomic windows for downstream classification, (3) Generating DNA conditioned on a prefix, (4) Scoring regulatory or coding regions across species.

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リポジトリ: JimLiu/science-skills
ソースの最終更新活動: 2026年7月1日 16:11
検出された SKILL.md の言語: 英語
スター: 221
フォーク: 55

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/JimLiu/science-skills --skill evo2

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md

ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー

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pip install evo2
# Weights pulled from Hugging Face on first model load.

from evo2 import Evo2

model = Evo2("evo2_7b")        # or "evo2_40b" — see model table
seqs = ["ATCG" * 50, "GGGCTTAA" * 25]
ll = model.score_sequences(seqs)   # → list[float], mean per-token log-likelihood
print(ll)

out = model.generate(
    prompt_seqs=["ATGAAAGCT"],
    n_tokens=256,
    temperature=0.7,
)
print(out.sequences[0])

Need a DNA model?
│
├─ Per-base/per-sequence likelihood, generation → Evo 2 ✓
├─ Predict experimental tracks (expression, accessibility) → borzoi
└─ Protein, not DNA → fair-esm2 / esmfold2

c = host.compute.create(provider)
job = c.submit_job(
    intent="Evo2-7B score 200bp variant window — 1×GPU, ~2 min",
    inputs=[{"src": "score_evo2.py", "dst_filename": "score_evo2.py"}],
    command="python3 score_evo2.py",   # env selection is host-specific — see compute_details for your provider
    outputs=["scores.json"],
    timeout_seconds=1800,
)
print(job.job_id)   # cell ends here — kernel never blocks on compute

save_artifacts(payload["featured_files"])   # paths under hpc/<job_id>/

Symptom	Cause	Fix
`Transformer Engine not installed`	No FP8 — falls back to bf16	Informational only on non-H100; ignore
OOM on load	40B on <80 GB GPU	Use `evo2_7b` or shard with `device_map`
HF tries to write `refs/main`	`HF_HOME` points at RO mount	Set `HF_HUB_OFFLINE=1`
`dtype mismatch` in `score_sequences`	Passing tensors not strings	Pass `list[str]`; the API tokenises for you

name	evo2
description	Score, embed, and generate DNA sequences with Evo 2, a long-context genomic foundation model. Use this skill when: (1) Computing per-nucleotide or per-sequence likelihoods for variant effect scoring, (2) Embedding genomic windows for downstream classification, (3) Generating DNA conditioned on a prefix, (4) Scoring regulatory or coding regions across species.
license	Apache-2.0
category	biomodels
requirements	["gpu"]
metadata	{"display-name":"Evo 2","third_party":[{"kind":"weights","name":"Evo 2","provider":"Arc Institute","license":"Apache-2.0","terms_url":"https://github.com/ArcInstitute/evo2/blob/main/LICENSE"}]}

Requirement	Minimum	Recommended
Python	3.11	3.12 (<3.13)
CUDA	12.1+	12.4+

name	evo2
description	Score, embed, and generate DNA sequences with Evo 2, a long-context genomic foundation model. Use this skill when: (1) Computing per-nucleotide or per-sequence likelihoods for variant effect scoring, (2) Embedding genomic windows for downstream classification, (3) Generating DNA conditioned on a prefix, (4) Scoring regulatory or coding regions across species.
license	Apache-2.0
category	biomodels
requirements	["gpu"]
metadata	{"display-name":"Evo 2","third_party":[{"kind":"weights","name":"Evo 2","provider":"Arc Institute","license":"Apache-2.0","terms_url":"https://github.com/ArcInstitute/evo2/blob/main/LICENSE"}]}

Requirement	Minimum	Recommended
Python	3.11	3.12 (<3.13)
CUDA	12.1+	12.4+

Name	Params	Context	VRAM (bf16)	Notes
`evo2_7b`	7 B	1 M nt	~22 GB	Default; fits on a single 24 GB+ GPU
`evo2_40b`	40 B	1 M nt	~78 GB	H100 80 GB or multi-GPU
`evo2_1b_base`	1 B	8 K nt	~6 GB	FP8 path requires sm_89+ (H100)

evo2

インストール方法

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Evo 2 — DNA Language Model

Prerequisites

Evo 2 — DNA Language Model

Prerequisites

How to run

Installation

Loading and scoring

Generation

Models

Output format

Decision tree

Remote compute

Typical performance

Troubleshooting

Task	7B on H100	Notes
Model load (cached)	~5-7 min	First call hydrates weights
`score_sequences`, 200×200bp	~10-20 s	After load
`generate`, 1×512 nt	~15 s

evo2

ソース情報

インストール方法

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このリポジトリの他の Skills

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Evo 2 — DNA Language Model

Prerequisites

Evo 2 — DNA Language Model

Prerequisites

How to run

Installation

Loading and scoring

Generation

Models

Output format

Decision tree

Remote compute

Typical performance

Troubleshooting