
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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本模型用于预测小分子的血脑屏障(BBB)穿透潜力,训练数据来源于经过整理的MoleculeNet基准数据集,包含2000个实验数据点。模型采用GROVER transformer架构(分子特征化步骤详见eos7w6n或grover-embedding)。该模型于2021年5月7日纳入,最后打包时间为2026年3月10日。
eos1amrgrover-bbbp注释性质计算或预测ADMET智人(Homo sapiens)渗透性、MoleculeNet、化学图模型、阿尔茨海默病化合物11固定输出列说明:
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| p_np | float | high | 血脑屏障穿透概率 |
本地外部AMD64140424066623.19计算性能(秒):
35.37160.85-1(未测试)同行评审2020本包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82%E5%8C%85%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8MIT%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意:Ersilia按原样提供模型,直接来自原作者。使用模型时,请参考原始代码库和/或出版物。
本地使用需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos1amr
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos1amr # 生成包含3个示例的输入文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型,输入文件为my_input.csv,输出结果保存至my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
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