OpenSourceBrain / OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase

Test pipeline NetPyNE-> NeuroML-> other simulators...

Abierto
#2 0 comentarios 2 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4
Forks
2
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

@salvadord was asking about options for examples of models built in NetPyNE, converted to NeuroML and then run successfully in another simulator. For various reasons EDEN is currently the best option for trying this.

I've added various OMV tests for running the generated NeuroML equivalents of NetPyNE models in EDEN, and the results are good so far. See test files ending jnmleden.omt here, the results of these are at https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/runs/6374237602?check_suite_focus=true.

As an example this: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NetPyNE/HybridSmall/HybridSmall.py builds a small net with HH & Izhikevich cells, it gets generated to NML here: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/HybridSmall.net.nml (see here for generating script).
The LEMS simulation file generated also (https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/LEMS_HybridSmall.xml) can be used to generate a Python script which loads the NML using the latest jnml or pynml:

jnml LEMS_HybridSmall.xml  -eden
# or ...
pynml LEMS_HybridSmall.xml  -eden

# then ...
python LEMS_HybridSmall_eden.py

This is what gets tested in OMV files like: https://github.com/OpenSourceBrain/NetPyNEShowcase/blob/master/NeuroML2/.test.hyizh.jnmleden.omt

cc @spanag

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza con los archivos de prueba OMV existentes bajo NeuroML2 que terminan en jnmleden.omt, el archivo LEMS_HybridSmall.xml generado y regenerateAndTest.sh. Ejecuta los comandos documentados de jnml o pynml para EDEN e inspecciona los resultados del workflow enlazado; el issue no define la finalización más allá de validar modelos NeuroML generados en EDEN.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
python
Área
testing
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
30/100

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.