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核心逻辑，参考：使用 循环(Recycle)迭代的蛋白质结构预测 获取 高精度结构

Kubeflow 是一个开源的 Kubernetes 原生框架，专注于简化、可移植和可扩展地在 Kubernetes 上部署机器学习（ML）工作流。其中，Kubeflow Pipelines，是一个用于构建和部署可移植且可扩展的 ML 工作流的平台，可以使用 Kubeflow Pipelines 来定义、运行和监控 ML 流程，包括数据预处理、模型训练、评估和部署。Kubeflow 使得在 Kubernetes 上部署 ML 工作流变得简单、自动化且可扩展。

在预测蛋白质的高精度三维结构时，需要循环进行预测，即预测的输出，作为下一次预测的输入，同时，也需要优化多个模版，因此，需要多机多卡，加速整个过程。通过，使用文件锁的方式，同时