模型介绍
中文整理# Dayhoff 模型卡片
模型用途
Dayhoff是一个蛋白质序列数据和生成式语言模型的集合体，旨在为蛋白质语言建模研究提供集中资源。该模型可用于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，并在指定家族内引导生成新蛋白质。
## 主要能力
- 无条件设计蛋白质序列
- 零样本预测突变效应（基于ProteinGym基准）
- 为结构基序设计序列空间中的支架（基于RFDiffusion和MotifBench）
- 同源物条件化（使用Dayhoff-3b-GR-HM和Dayhoff-3b-GR-HM-c变体）
## 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
模型支持N→C和C→N双向的自回归生成，实现与顺序无关的填充任务。
运行要求
- *硬件**：NVIDIA GPU（推荐A100或H100）
- *软件环境**：
- PyTorch 2.7.1
- CUDA 12.8及以上
- mamba-ssm
- causal-conv1d
- flash-attn
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。具体使用请参考模型仓库的README文档。
限制
- 仅限生成蛋白质序列或同源蛋白质序列集合
- 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
许可证
MIT许可证
## 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
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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使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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