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# Deadline Cloud で ESMFold を使用してタンパク質構造を予測する
[esmfold\_predict](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/esmfold_predict) ジョブバンドルは、ESMFold (メタの `facebook/esmfold_v1`、MIT ライセンス) を使用してタンパク質構造の予測を実行します。バンドルは FASTA ファイルを入力として受け取り、シーケンスごとの`.pdb`ファイルを出力として生成します。また、信頼度メトリクスと実験的な参照構造に対するオプションの検証レポートも生成します。
ジョブは 4 つのステップを実行します。
1. 入力 FASTA を解析し、シーケンスを検証し (最大 1,024 個の素性、標準素性 \+ X)、ワーカータスク間でレコードを分割します。
1. GPU のシーケンスの各バッチで ESMFold 推論を実行します。
1. 予測された各構造のバックボーントレースイメージを、残差ごとの pLDDT 信頼度で色分けしてレンダリングします。
1. オプション: 実験参照 PDBsコンピューティング TM スコア、RMSD、および残差ごとの pLDDT/エラーキャリブレーションプロットのディレクトリを指定する場合。
バンドルには、NVIDIA GPU サービスマネージドフリート (A10G、L4、または A100、16 GB 以上の VRAM と 16 GB のシステム RAM) を持つファームと、 `CondaPackages` および `CondaChannels`ジョブパラメータを消費する conda キュー環境を持つキューが必要です。最も高速なセットアップは [cuda\_farm](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) AWS CloudFormation (CloudFormation) テンプレートです。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) GPU インスタンスはリージョンごとの vCPU クォータによってゲートされます。フリートがスケールアップしない場合は、Service Quotas コンソールで*オンデマンド G および VT インスタンスの実行*の引き上げをリクエストします。
デモを送信します。このデモでは、3 つの短いベンチマーク特性 (Trp-cage バリアント 1L2Y と 2JOF、および villin ヘッドピース 1VII) を折りたたみます。
```
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \
-p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
```
新しいワーカーの最初の分割では、5.2 GB の`facebook/esmfold_v1`重みが にダウンロードされます `/.hf_cache/` ( では約 3 分`g5.2xlarge`)。同じジョブ内の後続の折りたたみタスクはキャッシュを再利用します。
実験参照に対して予測を検証するには、ディレクトリに`.pdb`ファイルを配置し、 として渡します`ReferencePdbDir`。`Validate` ステップは、 `validation.csv`とシーケンスごとの を書き込みます`calibration.png`。