실행의 깊은 곳에서 오류가 발생하고 원래 트리거를 찾기 위해 추적해야 할 때 사용 - 호출 스택을 통해 버그를 체계적으로 역추적하고 필요시 계측을 추가하여 유효하지 않은 데이터나 잘못된 동작의 원인을 식별합니다.
당신이 되다
다음 시나리오에 적합
GNN 모델을 사용하여 약물과 유사한 특성을 예측하고 초기 독성 스크리닝에 활용합니다.
표적 식별을 위한 단백질 구조 및 상호작용을 분석합니다.
생성 모델을 사용하여 신약 발견(denovo discovery)을 위한 신규 약물 후보물질을 설계합니다.
머신러닝 기반 역합성을 사용하여 약물 후보물질의 합성 경로를 최적화합니다.
측정된 효과
검증된 이점과 측정 가능한 영향
사전 학습된 GNN을 통해 속성 예측 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축하세요.
즉각적인 모델 훈련 및 벤치마킹을 위한 40개 이상의 큐레이션된 데이터셋에 접근하세요.
최적화된 PyTorch 기반 워크플로우로 계산 비용 절감.
장착 내용
파일 · 태그 · 3단계 설치
팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.
다음 시나리오
태그 및 카테고리 기반 추천
캡처, 진단, 격리된 복구, 인트로스펙션 보고서를 활용한 AI 에이전트 실패를 위한 구조화된 자체 디버깅 워크플로우입니다. 에이전트 실행이 실패하고 재시도 대신 재현 가능한 진단이 필요할 때 사용하세요.