
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。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
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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该模型使用lazy-chemvis工具,以包含130万种化合物的Ersilia参考库作为化学空间参考,执行PCA、UMAP、t-SNE和TMAP投影。它采用ECFP4指纹(2048位)和RDKit理化描述符作为分子描述符,每种投影方法返回两个坐标。
该模型于2026年3月10日纳入,最后打包于2026年5月28日。
eos1klklazychemvis-reference-libraryRepresentation(表示)Projection(投影)Any(任意)Any(任意)Embedding(嵌入)Compound(化合物)18Fixed(固定)以下是模型的输出列:
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| pca_x | float | 参考化学空间上的第一主成分投影 |
| pca_y | float | 参考化学空间上的第二主成分投影 |
| tmap_x | float | 参考化学空间上的第一TMAP维度投影 |
| tmap_y | float | 参考化学空间上的第二TMAP维度投影 |
| tsne_x | float | 参考化学空间上的第一TSNE维度投影 |
| tsne_y | float | 参考化学空间上的第二TSNE维度投影 |
| umap_x | float | 参考化学空间上的第一UMAP维度投影 |
| umap_y | float | 参考化学空间上的第二UMAP维度投影 |
Local(本地)Internal(内部)AMD6434082909233.2计算性能(秒):
33.5337.36871.86Other(其他)2026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%E5%86%85%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直接从原作者处提供模型,若在研究中使用该模型,请参考原始代码仓库和/或出版物。
要在本地使用该模型,需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
使用以下命令从Ersilia模型 hub 获取模型:
bash# 从Ersilia模型hub获取模型 ersilia fetch eos1klk
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos1klk # 生成示例文件(3个输入) ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
[***]
如果发现该模型有用,请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8Bhub%E3%80%82%E8%8B%A5%E5%9C%A8%E8%BF%90%E8%A1%8C%E8%BF%87%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E9%81%87%E5%88%B0%E4%BB%BB%E4%BD%95%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%8C%E8%AF%B7%E9%9A%8F%E6%97%B6https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82
如果您想为我们的使命做出贡献,考虑https://www.ersilia.io/donate%E7%BB%99Ersilia%EF%BC%81
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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