Model details
模型介绍
中文整理# Dayhoff 模型卡片
## 用途
Dayhoff 是一个蛋白质序列数据和生成式语言模型的整合资源库，整合了33.4亿条蛋白质序列，涵盖17亿个宏基因组和自然蛋白质序列簇（GigaRef）、4600万条结构衍生的合成序列（BackboneRef）以及1600万条多重序列比对（OpenProteinSet）。该模型主要用于蛋白质语言模型的广泛研究。
## 主要能力
该模型具备以下核心能力：
- 蛋白质序列的无条件设计
- 蛋白质适应度的零样本突变效应预测
- 基于进化或结构背景的条件化结构基序脚手架设计
- 在指定家族内引导生成新型蛋白质- 支持从N端到C端和从C端到N端的自回归训练，实现顺序无关的填充任务
## 输入输出
- **输入**：单个序列或展开的多重序列比对（MSA）
- **输出**：蛋白质序列或同源蛋白质序列集
运行要求
- PyTorch 2.7.1
- CUDA 12.8及以上版本
- 必需安装：mamba-ssm、causal-conv1d、flash-attn
- 1.7亿参数模型：8块NVIDIA A100或8块NVIDIA H100 GPU（使用分布式数据并行）
- 30亿参数模型：176块NVIDIA H100 GPU（使用全分片数据并行混合分片模式）
基本用法
最简单的方式是通过HuggingFace接口使用这些模型和数据集。建议使用uv创建干净的虚拟环境，安装PyTorch 2.7.1，然后安装mamba-ssm、flash-attn、causal-conv1d及其依赖项。具体使用方法请参阅模型仓库中的README文档。
限制
- 仅限生成蛋白质序列或同源蛋白质序列集，不得用于自然语言或其他生物序列（如DNA序列）
- 不保证所有生成的序列都真实可信
- 难以生成与任何自然序列均无同源性的高质量序列
License
MIT许可证
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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