用途：Chai-1 属于与 Boltz-2、AlphaFold3 同族的全原子扩散共折叠模型，输入多实体 FASTA，输出 mmCIF 结构及 pTM、ipTM、pLDDT 等评分，蛋白质、RNA、DNA 和 SMILES 配体链均为一等公民。常与 boltz 一起运行，保留通过任一模型的设计作为共识过滤。
主要能力：Python 入口便于嵌入循环调用。FASTA 头部格式为 >{entity_type}|name={id}，entity_type 取 protein、rna、dna、ligand；配体记录以 SMILES 作为序列体，修饰残基内联写作如 ...AAK(SEP)AAG...。输出目录生成 pred.model_idx_{0..4}.cif 及对应 scores.model_idx_{N}.npz，含 aggregate_score、ptm、iptm、per_chain_ptm 与冲突标志。按 aggregate_score 排序，iptm 大于 0.5 可视为界面软通过。
使用方式：Python 调用 run_inference(fasta_file, output_dir, num_trunk_recycles=3, num_diffn_timesteps=200, seed=42, device="cuda:0", use_esm_embeddings=True)；命令行等价命令为 chai-lab fold complex.fasta out/ --use-msa-server。不加 --use-msa-server（或 Python 中 use_msa_server=True）时仅用 ESM 嵌入，更快但 ipTM 通常低几个点。函数拒绝非空 output_dir，调用间需清空或轮换。
限制与注意事项：首次推理（非安装时）下载约 5 GB，含自带的 traced ESM2-3B。未设置 CHAI_DOWNLOADS_DIR 时默认写入 site-packages，只读镜像会在运行中报 PermissionError，可写镜像则每次冷启动静默重下约 5 GB，应导出到持久卷。无 MSA 模式仍会加载 30 亿参数 ESM，显存占用不降；OOM 时可降低 num_diffn_timesteps 或减少单次折叠链数。常见错误：site-packages 下 PermissionError 表示未设 CHAI_DOWNLOADS_DIR；ESM 嵌入时 CUDA out of memory 表示 traced ESM2-3B 与主干同时加载，需 80 GB 级显卡或拆分链。代码与权重为 Apache-2.0，明确允许包括药物发现在内的商业使用。