蛋白质工程研究依赖前沿 AI 模型（EVOLVEpro、SAPROT 等），但文献复现门槛极高——GPU 环境配置繁琐、超参数调优耗时、大规模批量推理缺乏自动化工具，科研团队大量精力消耗在工程调试而非科学创新上。
从数据到算法到产线落地的全链路交付
精读顶会文献，提取模型架构、训练策略与输入输出规范，形成技术实现文档
自动化 GPU 环境配置与依赖部署，一键搭建 ESMFold 等生物信息学工具链
成功复现 EVOLVEpro 与 SAPROT 两大前沿模型，适配实际蛋白质数据集
构建批量推理引擎，支持大规模蛋白质序列的高效预测与资源监控
双模型对比分析模块，自动生成差异报告与可视化，支持 CSV / JSON 多格式导出
将模型复现周期缩短 60% 以上，让生物信息学团队专注科学发现而非工程调试。该方案可延伸至基因组学、药物筛选等 AI for Science 方向。