【亲测免费】 ESM项目快速入门指南

1. 项目目录结构及介绍

在facebookresearch/esm仓库中，典型的项目目录结构可能如下：

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├── README.md         # 项目简介
├── data              # 存放预训练模型的数据和资源
│   ├── esm1b          # ESM-1b模型的数据
│   └── ...            # 其他数据子目录
├── examples           # 示例代码
│   ├── inference.py   # 模型推理示例
│   └── train.py       # 训练模型示例
├── models             # 预训练模型文件
│   ├── esm1b_t12_670M_3D.h5    # ESM-1b模型的一个版本
│   └── ...                          # 更多模型文件
└── src                # 主要代码库
    ├── config.py      # 配置参数
    ├── embedder.py    # 嵌入函数实现
    ├── model.py       # 模型定义
    └── utils.py       # 工具函数

...其他相关目录...

• README.md: 项目说明文档。
• data: 包含预处理好的数据集和其他必要的资源。
• examples: 提供运行示例脚本，用于快速体验模型的功能。
• models: 存储预训练模型的权重文件。
• src: 源代码核心部分，包含模型定义、配置、嵌入处理等。

2. 项目的启动文件介绍

examples/inference.py

这是进行模型推理的基本脚本，它加载预先训练好的模型，然后对给定的序列进行预测或嵌入计算。你可以通过修改输入序列和设置不同的参数来调整其行为。

examples/train.py

此脚本用于训练新模型或者继续训练已有的模型。你将需要提供训练数据、配置文件以及任何其他必要参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件通常位于src/config.py，它包含了模型参数、优化器设定以及其他训练或推断时的配置选项。例如：

class Config:
    model_type = 'esm1b'        # 模型类型
    num_layers = 12             # LSTM层数
    hidden_size = 670           # 单层LSTM隐藏状态大小
    learning_rate = 1e-4        # 学习率
    batch_size = 128            # 批次大小
    epochs = 20                 # 训练轮数
    ...                          # 其他配置参数

根据你的需求，你可以创建一个新的配置类或修改现有配置以适应不同场景。在运行训练或推断脚本时，通常会传入一个配置对象实例作为参数。

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以上是一个基本的facebookresearch/esm项目的概览和启动方式。实际项目可能会有更详细的结构和更多的功能，建议参考项目文档和示例代码进行深入学习。