模型详情
模型介绍
中文整理# Dayhoff 模型卡片
模型概述
Dayhoff是一个蛋白质序列数据和生成式语言模型的集合体，整合了33.4亿个蛋白质序列，涵盖17亿个宏基因组和自然蛋白质序列簇（GigaRef）、4600万个结构衍生合成序列（BackboneRef）以及1600万个多序列比对（OpenProteinSet）。
## 主要能力
- 零样本预测突变对适应度的影响
- 通过进化或结构背景条件搭建结构基序的支架
- 在指定蛋白质家族内引导生成新蛋白质
- 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：单个蛋白质序列或展开的多序列比对（MSA）
- 输出：蛋白质序列
运行要求
- PyTorch 2.7.1
- CUDA 12.8及以上
- 依赖包：mamba-ssm、flash-attn、causal-conv1d
- 170M参数模型：8块NVIDIA A100或H100 GPU（分布式数据并行）
- 3B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接口加载模型。具体使用方法请参阅模型仓库的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无同源性的高质量序列
许可证
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。
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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。
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