esm2 t33 650M UR50D

提供商facebook
分类fill-mask
许可证mit
下载量979
星标1

简介

ESM-2 是由 Meta AI 开发的蛋白质语言模型，t33 650M 版本在性能与计算开销之间取得了极佳平衡。它将蛋白质序列视为一种“语言”，通过在海量蛋白质数据库上进行掩码语言模型（Masked Language Modeling）预训练，能够捕捉深层的进化信息和结构特征。对于生物信息学开发者而言，它无需复杂的领域知识即可通过微调用于预测蛋白质稳定性、功能位点或结构预测，是目前生信领域最主流的预训练基座模型之一，上手难度较低且社区生态成熟。

核心亮点

  • 蛋白质序列的“BERT”，擅长掩码填充与特征提取
  • 兼顾推理速度与预测精度，适合中小型计算集群
  • 广泛用于蛋白质结构预测及功能位点分析
  • MIT 协议开源，支持快速集成至生信分析流水线

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("facebook/esm2_t33_650M_UR50D")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/esm2_t33_650M_UR50D")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download facebook/esm2_t33_650M_UR50D

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download facebook/esm2_t33_650M_UR50D config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('facebook/esm2_t33_650M_UR50D')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/facebook/esm2_t33_650M_UR50D

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/facebook/esm2_t33_650M_UR50D

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('facebook/esm2_t33_650M_UR50D')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('facebook/esm2_t33_650M_UR50D')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model facebook/esm2_t33_650M_UR50D

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model facebook/esm2_t33_650M_UR50D README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('facebook/esm2_t33_650M_UR50D')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/facebook/esm2_t33_650M_UR50D.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/facebook/esm2_t33_650M_UR50D.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'facebook/esm2_t33_650M_UR50D')

完整文档

来源: HuggingFace

---
license: mit
widget:
- text: "MQIFVKTLTGKTITLEVEPS<mask>TIENVKAKIQDKEGIPPDQQRLIFAGKQLEDGRTLSDYNIQKESTLHLVLRLRGG"
---

ESM-2

ESM-2 is a state-of-the-art protein model trained on a masked language modelling objective. It is suitable for fine-tuning on a wide range of tasks that take protein sequences as input. For detailed information on the model architecture and training data, please refer to the accompanying paper. You may also be interested in some demo notebooks (PyTorch, TensorFlow) which demonstrate how to fine-tune ESM-2 models on your tasks of interest.

Several ESM-2 checkpoints are available in the Hub with varying sizes. Larger sizes generally have somewhat better accuracy, but require much more memory and time to train:

| Checkpoint name | Num layers | Num parameters |
|------------------------------|----|----------|
| esm2_t48_15B_UR50D | 48 | 15B |
| esm2_t36_3B_UR50D | 36 | 3B |
| esm2_t33_650M_UR50D | 33 | 650M |
| esm2_t30_150M_UR50D | 30 | 150M |
| esm2_t12_35M_UR50D | 12 | 35M |
| esm2_t6_8M_UR50D | 6 | 8M |

查看官方来源