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Dayhoff-170M-UR90-HL-16000

microsoft/Dayhoff-170M-UR90-HL-16000

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Dayhoff 是一个蛋白质序列数据与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)。该模型用于蛋白质语言模型的广泛研究。 零样本预测突变对适应度的影响(ProteinGym) 支持从N端到C端和从C端到N端的自回归训练

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Model details

模型介绍

中文整理

# Dayhoff 模型卡片

## 概述

Dayhoff 是一个蛋白质序列数据与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)。该模型用于蛋白质语言模型的广泛研究。

## 主要能力

  • 无条件设计蛋白质序列
  • 零样本预测突变对适应度的影响(ProteinGym)
  • 在序列空间中为结构基序设计支架
  • 同源序列条件生成
  • 支持从N端到C端和从C端到N端的自回归训练
  • 支持顺序无关的填充任务
  • 可处理长上下文,支持单序列和展开的多重序列比对

## 输入输出

  • 输入:单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
  • 依赖包:mamba-ssm、causal-conv1d、flash-attn
  • 1.7亿参数模型:8块NVIDIA A100或8块NVIDIA H100 GPU(分布式数据并行)
  • 30亿参数模型:176块NVIDIA H100 GPU(全分片数据并行,混合分片模式)

基本用法

推荐使用uv创建干净环境,通过HuggingFace接口调用模型。

限制

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

License

MIT

## 开发者

Kevin K. Yang、Sarah Alamdari、Alex J. Lee、Kaeli Kaymak-Loveless、Samir Char、Garyk Brixi、Carles Domingo-Enrich、Chentong Wang、Suyue Lyu、Nicolo Fusi、Neil Tenenholtz、Ava P. Amini

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

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运行环境

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