ersiliaos/eos3xip
ersiliaos
基于GROVER transformer模型的Docker镜像，用于预测小分子的电子光谱和激发态能量，训练集为Molecule Net的QM8，支持多种量子力学方法计算的电子性质预测，输出12个维度的结果。
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：3 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
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
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 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。
电子光谱和激发态能量预测模型
镜像概述
该Docker镜像包含一个用于预测小分子电子光谱和激发态能量的模型。训练集来源于Molecule Net的QM8数据集，其中电子性质已通过多种量子力学方法计算。模型采用GROVER transformer进行训练（有关GROVER分子特征化步骤的详细信息，请参见eos7w6n或grover-embedding）。
本模型于2022年7月20日整合，最后打包时间为2026年3月10日。
基本信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos3xip - Slug:
grover-qm8
领域分类
- 任务:
注释 - 子任务:
性质计算或预测 - 生物医学领域:
通用 - 目标生物:
通用 - 标签:
MoleculeNet,化学图模型,量子性质
输入信息
- 输入类型:
化合物 - 输入维度:
1
输出信息
- 输出维度:
12 - 输出一致性:
固定 - 解释: 预测的电子光谱和激发态能量
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 精度 | 描述 |
|---|---|---|---|
| e1_cc2 | float | high | 使用CC2方法计算的第一单重激发能 |
| e2_cc2 | float | high | 使用CC2方法计算的第二单重激发能 |
| f1_cc2 | float | high | 对应于使用CC2方法的第一激发(e1)的振子强度 |
| f2_cc2 | float | high | 使用CC2方法的第二激发(e2)的振子强度 |
| e1_pbe0 | float | high | 使用PBE0密度泛函的第一激发能 |
| e2_pbe0 | float | high | 使用PBE0的第二激发能 |
| f1_pbe0 | float | high | 使用PBE0的第一激发的振子强度 |
| f2_pbe0 | float | high | 使用PBE0的第二激发的振子强度 |
| e1_cam | float | high | 使用CAM_B3LYP泛函的第一激发能 |
| e2_cam | float | high | 使用CAM_B3LYP的第二激发能 |
显示12列中的10列
来源和部署
- 来源:
本地 - 来源类型:
外部 - DockerHub: https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos3xip
- Docker架构:
AMD64 - S3存储: https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos3xip.zip
资源消耗
- 模型大小 (Mb):
1398 - 环境大小 (Mb):
2405 - 镜像大小 (Mb):
6638.23
计算性能 (秒):
- 10个输入:
33.58 - 100个输入:
53.2 - ***个输入:
-1
参考资料
- 源代码: https://github.com/tencent-ailab/grover
- 出版物: https://arxiv.org/abs/2007.02835
- 出版物类型:
预印本 - 出版年份:
2020 - Ersilia贡献者: https://github.com/Amna-28
许可证
此软件包根据https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E6%8E%88%E6%9D%83%E3%80%82%E6%AD%A4%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%8C%85%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A0%B9%E6%8D%AEMIT%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E6%8E%88%E6%9D%83%E3%80%82
注意: Ersilia按"原样"提供对模型的访问，直接来自原始作者。如果您在研究中使用该模型，请参考原始代码库和/或出版物。
使用方法
要在本地使用此模型，您需要安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
可以使用以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos3xip
然后，您可以按以下方式服务、运行和关闭模型：
bash# 服务模型 ersilia serve eos3xip # 生成示例文件 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 ersilia close
关于Ersilia
[***]
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%E4%B8%AD%E5%BF%83%E3%80%82%E5%A6%82%E6%9E%9C%E6%82%A8%E5%9C%A8%E5%B0%9D%E8%AF%95%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%AE%83%E6%97%B6%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，请考虑向Ersiliahttps://www.ersilia.io/donate！
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ersiliaos/eos3xip:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"