demo

import gradio as gr
import torch
import numpy as np
from modelgenerator.tasks import Embed

# 加载模型（第一次会自动下载大权重，比较慢）
print("Loading model...")
model = Embed.from_config({
    "model.backbone": "aido_protein_rag_16b"
}).eval()

# 支持超长序列
model.backbone.max_length = 12800

def predict_protein(sequence: str):
    if not sequence or len(sequence) < 5:
        return "请输入有效的蛋白质序列（至少5个氨基酸）"
    
    # 简单输入（仅序列，MSA和结构可选）
    data = {
        'sequences': [sequence],
        # 'msa': [...],           # 可选：多序列比对
        # 'str_emb': np.random.randn(1, 50, 384)  # 可选：结构嵌入
    }
    
    transformed_batch = model.transform(data)
    
    with torch.no_grad():
        embedding = model(transformed_batch)
    
    # 返回 embedding 的形状和前几个值作为示例
    emb = embedding.cpu().numpy()
    return f"Embedding shape: {emb.shape}\n\n前10个值示例: {emb.flatten()[:10].tolist()}"

# Gradio 界面
iface = gr.Interface(
    fn=predict_protein,
    inputs=gr.Textbox(label="输入蛋白质序列 (e.g. ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY)", lines=5, placeholder="请输入氨基酸序列..."),
    outputs=gr.Textbox(label="模型输出 (Embedding)"),
    title="AIDO.Protein-RAG-16B Demo",
    description="输入蛋白序列，获取模型的嵌入表示。注意：16B 模型较大，首次加载需要时间。",
    examples=[["ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY"], ["MTEITAAMVKELRESTGAGA"]],
    allow_flagging="never"
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()