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# Embedding Atlas 项目说明
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## 环境准备
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项目使用 [uv](https://github.com/astral-sh/uv) 管理依赖，所有必需依赖已经记录在 `pyproject.toml` 的 `[project.dependencies]` 中。建议的设置流程如下：
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```bash
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# 可选：配置清华镜像（也可以写入 pyproject.toml 的 [tool.uv.pip]）
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export UV_PIP_INDEX_URL=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
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# 同步依赖并创建虚拟环境（默认 .venv）
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uv lock # 首次或需要更新锁文件时执行
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uv sync # 生成或更新虚拟环境
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# 进入虚拟环境
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source .venv/bin/activate
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# 或直接使用 uv run
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uv run streamlit run app.py
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```
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如需固定镜像源，可在 `pyproject.toml` 中追加：
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```toml
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[tool.uv.pip]
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index-url = "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple"
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```
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运行前如果需要离线或国内镜像 Hugging Face，可以设置：
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```bash
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export HF_HUB_OFFLINE=1
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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## 命令行生成嵌入可视化交互
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```bash
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uv run embedding-atlas data/drugbank_pre_filtered_mordred_qed_id_selfies.csv --text smiles
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uv run embedding-atlas data/drugbank_pre_filtered_mordred_qed_id_selfies.csv --export-application data/my_visualization.zip
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```
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`embedding-atlas` 更多用法示例：
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```bash
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# 本地文件
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embedding-atlas dataset.parquet
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# Hugging Face 数据集
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embedding-atlas huggingface_org/dataset_name
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# 指定文本列
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embedding-atlas dataset.parquet --text text_column
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# 使用预计算坐标
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embedding-atlas dataset.parquet --x projection_x --y projection_y
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```
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## 划分 MolGen 第一轮微调数据集
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```bash
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uv run python script/split_drugbank.py \
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--in-csv data/drugbank_pre_filtered_mordred_qed_id_selfies.csv \
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--out-dir splits_v2 --seed 20250922 \
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--train-ratio 0.8 --val-ratio 0.1 --test-ratio 0.1 \
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--n_qed_bins 5 --n_mw_bins 5 --largest-first
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```
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产物：`split_train.csv` / `split_val.csv` / `split_test.csv`
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其中 `split_val` 和 `split_test` 中的分子不会出现在训练集里，且整体 QED/MW 分布接近训练集，便于后续“用未见参考分子做条件生成并观察邻域覆盖”。
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## 合并分割的数据集进行可视化
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合并数据集：
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```bash
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uv run python script/merge_splits.py --input-dir splits_v2/ --output data/drugbank_split_merge.csv
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```
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可视化：
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```bash
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uv run embedding-atlas data/drugbank_split_merge.csv --text smiles
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```
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