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HuggingfaceSaProt_650M_PDB项目介绍
SaProt_650M_PDB是一个致力于蛋白质语言模型的项目，旨在为用户提供一种能够处理蛋白质序列的强大工具。通过这个项目，用户可以利用先进的人工智能技术，更好地理解和分析蛋白质数据。SaProt_650M_PDB支持两种使用方式——通过Huggingface类以及与esm github上的使用方式相同的方式。用户可以根据自己的需求选择适合的方式。
Huggingface模型使用方式
用户可以通过Huggingface库轻松加载和使用SaProt模型。首先，用户需要通过EsmTokenizer和EsmForMaskedLM导入相应的模型和分词器。以下是加载模型的基本步骤：
from transformers import EsmTokenizer, EsmForMaskedLM
model_path = "/your/path/to/SaProt_650M_PDB"
tokenizer = EsmTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = EsmForMaskedLM.from_pretrained(model_path)
接下来，用户可以将模型转移到GPU进行计算以提高性能，如下例所示：
device = "cuda"
model.to(device)
seq = "MdEvVpQpLrVyQdYaKv"
tokens = tokenizer.tokenize(seq)
print(tokens)
inputs = tokenizer(seq, return_tensors="pt")
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits.shape)
"""
['Md', 'Ev', 'Vp', 'Qp', 'Lr', 'Vy', 'Qd', 'Ya', 'Kv']
torch.Size([1, 11, 446])
"""
在上述示例中，用户看到如何对给定的蛋白质序列进行分词和处理，最终得到模型的输出。
esm模型使用方式
如果用户习惯于使用esm框架，也提供了对应的模型SaProt_650M_AF2.pt。用户可以通过以下代码加载此版本的模型：
from utils.esm_loader import load_esm_saprot
model_path = "/your/path/to/SaProt_650M_PDB.pt"
model, alphabet = load_esm_saprot(model_path)
通过提供的函数，用户可以轻松载入并使用esm版本的模型，以便在其当前环境中对蛋白质进行分析和研究。
总体来说，SaProt_650M_PDB为研究和处理蛋白质语言模型的数据科学家和生物学家提供了一个高效且易于使用的平台。无论是通过Huggingface还是esm，用户都能体验到该项目的强大功能，从而促进在蛋白质研究领域的创新和进步。
