All systems operationalAI Agent Automation Platform
English
Language简体中文EnglishSelected

Choose your language

Dayhoff-170M-UR90-HL-28000

microsoft/Dayhoff-170M-UR90-HL-28000

Publisher微软(Microsoft)Verified

Download access requirementsMirror available

Dayhoff 是一个蛋白质序列数据和生成式语言模型的整合资源,用于广泛的蛋白质语言模型研究。该模型可应用于以下任务:蛋白质序列的无条件设计、零样本预测突变对适应度的影响、在序列空间中为结构基序设计支架、以及基于同源序列的条件生成。 2. 在 ProteinGym 上进行零样本突变效应预测 3. 在 RFDiffusion 和 MotifBench 上为序列空间中的结构基序设计支架

Text Chat
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整合资源,用于广泛的蛋白质语言模型研究。该模型可应用于以下任务:蛋白质序列的无条件设计、零样本预测突变对适应度的影响、在序列空间中为结构基序设计支架、以及基于同源序列的条件生成。

## 主要能力

  • 无条件设计蛋白质序列
  • 在 ProteinGym 上进行零样本突变效应预测
  • 在 RFDiffusion 和 MotifBench 上为序列空间中的结构基序设计支架
  • 使用 Dayhoff-3b-GR-HM 和 Dayhoff-3b-GR-HM-c 进行同源序列条件生成

## 输入输出

  • *输入:** 单个蛋白质序列或未展开的多序列比对(MSA)
  • *输出:** 蛋白质序列

运行要求

  • *硬件:**
  • 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
  • *软件:**
  • PyTorch 2.7.1
  • CUDA 12.8 及以上
  • mamba-ssm、causal-conv1d、flash-attn

基本用法

最简单的使用方式是通过 HuggingFace 接口获取模型和数据。需要先安装 PyTorch 2.7.1,然后安装 mamba-ssm、flash-attn、causal-conv1d 及其依赖项。

限制

  • 仅限生成蛋白质序列或同源蛋白质序列,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
  • 难以生成与任何天然序列均无同源性的高质量序列

License

MIT

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。

闲社提供资料与镜像下载方法,不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查,再执行。

Back to top