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eos39co

ersiliaos/eos39co

ersiliaos

Uni-Mol分子表示镜像是基于SE(3)等变Transformer架构的预训练模型,可捕捉分子3D信息,训练超过2亿个构象,输出512维表示嵌入,Ersilia标识符为eos39co,适用于分子特征化任务。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:ersiliaos仓库类型:镜像最近更新:1 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址,或排查拉取失败等问题,请让 AI 先读规则再动手,只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可:

生成 docker pull、修改 compose 的 image,或排查拉取失败前,请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。

国内用户首推 DeepSeek、元宝 AI 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Uni-Mol分子表示

Uni-Mol提供了一种简单高效的SE(3)等变Transformer架构,用于预训练捕捉3D信息的分子表示。该模型在超过2亿个构象上进行训练,当前版本输出表示嵌入向量。本模型于2024年7月22日整合,最后打包时间为2026年4月14日。

基本信息

标识符

  • Ersilia标识符:eos39co
  • 别名:unimol-representation

领域信息

  • 任务:Representation(表示学习)
  • 子任务:Featurization(特征化)
  • 生物医学领域:Any(通用)
  • 目标生物:Any(通用)
  • 标签:Fingerprint(指纹)

输入信息

  • 输入类型:Compound(化合物)
  • 输入维度:1

输出信息

  • 输出维度:512
  • 输出一致性:Fixed(固定)
  • 解释:Uni-Mol表示嵌入向量

以下是模型的输出列:

名称类型方向描述
dim_000floatUni-Mol嵌入的第0维
dim_001floatUni-Mol嵌入的第1维
dim_002floatUni-Mol嵌入的第2维
dim_003floatUni-Mol嵌入的第3维
dim_004floatUni-Mol嵌入的第4维
dim_005floatUni-Mol嵌入的第5维
dim_006floatUni-Mol嵌入的第6维
dim_007floatUni-Mol嵌入的第7维
dim_008floatUni-Mol嵌入的第8维
dim_009floatUni-Mol嵌入的第9维

显示512列中的10列

来源与部署

  • 来源:Local(本地)
  • 来源类型:External(外部)
  • DockerHub:https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos39co
  • Docker架构:AMD64
  • S3存储:[***]

资源消耗

  • 模型大小(Mb):183
  • 环境大小(Mb):5330
  • 镜像大小(Mb):5844.64

计算性能(秒):

  • 10个输入:39.58
  • 100个输入:56.45
  • ***个输入:1156.61

参考资料

  • 源代码:https://github.com/deepmodeling/Uni-Mol
  • 论文:[***]
  • 论文类型:Preprint(预印本)
  • 发表年份:2024
  • Ersilia贡献者:https://github.com/miquelduranfrigola

许可证

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%A8GPL-3.0-only%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82

注意:Ersilia仅提供原始作者的模型访问,若在研究中使用该模型,请参考原始代码仓库和/或论文。

使用方法

要在本地使用此模型,需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82

获取模型

通过以下命令从Ersilia模型 hub 获取模型:

bash
# 从Ersilia模型hub获取模型
ersilia fetch eos39co

服务与运行

获取模型后,可按以下步骤启动服务、运行模型和关闭服务:

bash
# 启动模型服务
ersilia serve eos39co

# 生成示例输入文件(3个样本)
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

关于Ersilia

Ersilia开源计划是一家技术非营利组织,致力于推动全球南方的可持续研究。

如果发现此模型有用,请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B hub。运行过程中遇到任何问题,请https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82

若想为我们的使命做出贡献,欢迎考虑***支持Ersilia!

镜像拉取方式

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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 eos39co 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ersiliaos/eos39co:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ersiliaos/eos39co:<标签>

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