用途：ESM（Evolutionary Scale Modeling）提供蛋白质语言模型，用于理解、生成与设计蛋白质。该技能涵盖两个模型家族：ESM3 用于跨序列、结构和功能的生成式蛋白质设计，ESM C 用于高效的蛋白质表示学习与嵌入提取。
主要能力：一、序列生成，用 ESM3 生成具备目标性质的新蛋白质序列、补全部分序列、生成变体。二、结构预测与反向折叠，可由序列预测三维结构，也可由目标结构设计序列。三、嵌入，用 ESM C 生成蛋白质嵌入，用于功能预测、分类、相似性分析等下游任务。四、功能条件与注释，用功能轨道生成带特定功能注释的蛋白质。五、思维链式多步精修设计。六、通过 Forge API 进行异步批量处理。
必要用法：基本安装为 pip install esm；如需更快推理可加装 flash-attn。本地加载示例：ESM3.from_pretrained("esm3-sm-open-v1").to("cuda")，用 ESMProtein(sequence="MPRT___KEND") 构造提示，下划线代表掩码位，再调用 model.generate(protein, GenerationConfig(track="sequence", num_steps=8))。嵌入使用 ESMC.from_pretrained("esmc-300m")，经 model.encode 与 model.forward 得到嵌入。Forge 远程调用可用 ESM3ForgeInferenceClient(model="esm3-medium-2024-08", url="https://forge.evolutionaryscale.ai", token="<token>")，令牌在 Forge 平台获取，SDK 已含该客户端。
模型选择：ESM3 有 esm3-sm-open-v1（1.4B，开放权重、可本地）、esm3-medium-2024-08（7B，仅 Forge）、esm3-large-2024-03（98B，仅 Forge）；ESM C 有 esmc-300m、esmc-600m、esmc-6b。
适用场景：蛋白质工程、药物发现、科研，包括新蛋白设计、变体生成与筛选、基于结构的序列优化、功能预测与嵌入聚类分析。
限制：生成序列建议用结构预测或湿实验验证；API 调用需处理错误与重试并注意频率限制；应遵循负责任生物设计框架，评估生物安全与伦理影响。具体收费、价格等资料未提供。