Model details
模型介绍
中文整理# Dayhoff 模型卡片
Model use case
Dayhoff是一个蛋白质序列数据和生成式语言模型的综合资源库。该模型主要用于蛋白质语言建模的广泛研究应用。
## 主要能力
- 零样本预测突变对适应度的影响
- 通过条件于进化或结构背景来支架结构基序
- 在指定家族内引导生成新蛋白质
- 原生支持长上下文处理,可同时处理单序列和展开的多序列比对
- 采用双向自回归目标训练(N→C和C→N方向),支持顺序无关的填充
- 可扩展至数十亿参数规模
## 输入输出
- 输入:蛋白质序列、多序列比对、同源序列
- 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
- 需安装mamba-ssm、causal-conv1d和flash-attn
- 1.7亿参数模型:8块NVIDIA A100或8块NVIDIA H100 GPU
- 30亿参数模型:176块NVIDIA H100 GPU
基本用法
最简单的方式是通过HuggingFace接口使用模型。首先创建干净环境,安装PyTorch 2.7.1,然后安装mamba-ssm、flash-attn、causal-conv1d及其依赖。
限制
- 仅限生成蛋白质序列或同源蛋白质序列集
- 不可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
- 难以生成与任何天然序列无同源性的高质量序列
License
MIT许可证
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