基于MindSpore NLP实现protein folding应用案例开发

[autism-ip]

PR 描述正文范文

1. 关联 Issue

Fixes #1801

2. 修改描述

本PR基于 [Hugging Face Protein Folding 教程](https://github.com/huggingface/notebooks/blob/main/examples/protein_folding.ipynb) MindSpore 2.7.0 和 MindSpore NLP 0.5.1 框架，完成了蛋白质折叠（Protein Folding）领域的应用案例开发。

主要工作内容包括：

• 模型实现：基于 MindNLP 调用 EsmForProteinFolding模型并加载hf上对应权重。
• 全流程覆盖：实现了从氨基酸序列数据预处理、模型加载、模型微调到三维结构预测推理的完整流程。
• 可视化：集成了蛋白质三维结构的可视化展示（使用 py3Dmol） 。
• 文档规范：
• 提交了 .ipynb 格式的案例文件，内部文本描述均为中文。
• 代码结构符合 mindspore-courses/applications 合入规范。
• 同步更新了对应目录下的 README 文档。

3. 开发环境 (Environment)

本次开发与测试在 Atlas 800I A2 / Atlas 800T A2 推理服务器上完成。

• 硬件环境: Ascend NPU
• 操作系统: Ubuntu Linux
• Python 版本: 3.11.10
• CANN 版本: 8.2.RC1
• MindSpore 版本: 2.7.0
• MindSpore NLP 版本: 0.5.1

4. 目录结构变更

applications/
└── EsmForProteinFolding/  
      ├── protein_folding.ipynb      # 核心案例代码
      └── README.md                  

5. 效果展示

• 推理结果：
  成功预测了目标序列的三维结构，生成的 PDB 文件符合预期。
• 功能测试：
• [x]数据加载正常
• 模型微调流程跑通
• 推理与可视化跑通

6. 自检清单

• 代码文件为 .ipynb 格式，且文本描述为中文。
• 已经过本地运行测试。
• 遵循了 [MindSpore Applications 合入规范](https://github.com/mindspore-courses/applications/wiki/Contributing-Guidelines)。
• 相关依赖库（如 biopython, py3Dmol 等）已在 Notebook 安装步骤中注明。

[autism-ip]

文件名已按规范修改

[autism-ip]

重复文件已删除

[xing-yiren]

1. 不需要在applications目录下新建文件夹，这个属于llm领域的，可以贡献到llm路径下，然后文件夹名字辛苦改成模型名字（模型名字可以参考huggingface transformers库中那种小写的写法）
2. 文件名规范同理：小写+下划线
3. 不用加额外的README，辛苦直接在llm路径下README中的表格更新案例即可
4. 案例文字描述中，涉及MIndNLP名字的辛苦统一成全称：MindSpore NLP

[xing-yiren]

@moyu026 辛苦再验收下代码运行

[moyu026]

MindSpore 2.7.0 与 MindNLP 0.5.1版本可以运行

[autism-ip]

已按要求修改

[autism-ip]

环境准备部分格式已修改

[xing-yiren]

默认情况下走的就是动态图，所以理论上这里不用显式地指定了

[xing-yiren]

其他的没有了，辛苦把最后一点小细节修改下，赞

[autism-ip]

修改好了，显式指定部分的代码我已经注释，实际使用也可以根据需要取消注释

[xing-yiren]

okie我这边没问题了，辛苦 @wang-hua-2019 也把把关