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。
CLAMP是在分子-测定对(使用测定描述作为文本)上训练的模型,当前模型返回基于ChEMBL数据训练的CLAMP嵌入。该模型采用对比学习方法,结合大规模生物活性数据集学习化学表示。模型于2025年8月26日纳入,最后打包日期为2026年2月24日。
eos3l5fclampRepresentation(表征)Featurization(特征化)Any(通用)Any(通用)Embedding(嵌入)Compound(化合物)1768Fixed(固定)以下是模型的输出列:
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| feat_000 | float | 输入分子的CLAMP特征0 | |
| feat_001 | float | 输入分子的CLAMP特征1 | |
| feat_002 | float | 输入分子的CLAMP特征2 | |
| feat_003 | float | 输入分子的CLAMP特征3 | |
| feat_004 | float | 输入分子的CLAMP特征4 | |
| feat_005 | float | 输入分子的CLAMP特征5 | |
| feat_006 | float | 输入分子的CLAMP特征6 | |
| feat_007 | float | 输入分子的CLAMP特征7 | |
| feat_008 | float | 输入分子的CLAMP特征8 | |
| feat_009 | float | 输入分子的CLAMP特征9 |
显示768列中的10列
Local(本地)External(外部)AMD64、ARM641676821173.58计算性能(秒):
37.6822.9278.22Preprint(预印本)2025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-or-later%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,仅供参考使用。如在研究中使用该模型,请参考原始代码仓库和/或出版物。
要在本地使用此模型,需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
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 eos3l5f
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 eos3l5f # 生成示例输入文件(3个样本) ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型(输入为my_input.csv,输出为my_output.csv) ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
Ersilia开源计划是一家科技非营利组织,致力于推动全球南方的可持续研究。
如果您发现此模型有用,请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B hub。如在运行过程中遇到任何问题,请https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82
如果您想为我们的使命做出贡献,欢迎考虑***给Ersilia!
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