深度学习模型越来越多地用于在DNA序列上执行各种任务，例如预测组织和细胞类型特异性序列活性，得出顺式调节规则，预测非编码变异效应以及设计合成调节序列。但是，这些模型需要专门的知识来正确构建，训练和解释。此外，由于模型和不同组构建的软件之间缺乏互操作性，该领域受到了阻碍。在这里，我们提出了Grelu，这是一个综合的软件框架，使用户可以轻松地执行高级序列建模管道，包括数据预处理，模型培训，超参数调整，评估，解释，解释，变体效应预测和新型调节元素的设计。该软件伴随着一个模型动物园，其中包含可以轻松下载，应用和微调的最先进的预培训模型。该框架和资源将在DNA序列建模领域加速研究，并实现合成调节元件的有效设计。