ersiliaos/eos4avb
ersiliaos
分子表示学习框架，利用分子图像将分子输入编码为机器可读向量，支持生物活性预测、药物代谢分析、药物毒性预测等下游任务，采用迁移学习提升特征提取泛化能力。
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。
分子表示学习框架
镜像概述和主要用途
本镜像提供一种分子表示学习框架，通过分子图像将分子输入编码为机器可读向量，用于生物活性预测、药物代谢分析、药物毒性预测等下游任务。该框架采用迁移学习方法，先在大规模无标签数据集上预训练模型以提升特征提取泛化能力，再针对特定任务进行微调。模型于2023年1月25日整合，最后打包时间为2026年3月10日。
核心功能和特性
- 迁移学习机制：通过无标签数据预训练与任务微调结合，增强特征提取能力
- 固定维度输出：生成512维向量，可直接作为神经网络全连接层输入特征
- 广泛适用性：支持任意生物医学领域和目标生物的分子表示学习
- 高效计算性能：针对不同输入规模优化，处理***个输入仅需约287秒
使用场景和适用范围
适用于需要分子特征提取的下游机器学习任务，包括但不限于：
- 生物活性预测
- 药物代谢分析
- 药物毒性预测
- 分子性质分类与回归任务
详细信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos4avb - 别名：
image-mol-embeddings
领域信息
- 任务类型：
Representation（表示学习） - 子任务：
Featurization（特征化） - 生物医学领域：
Any（任意） - 目标生物：
Any（任意） - 标签：
Embedding（嵌入）
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：ImageMol嵌入向量，形状为[512]的Numpy一维数组，可作为神经网络全连接分类或回归层的输入特征
输出列说明（显示512列中的10列）：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| feat_1 | float | ImageMol特征1 | |
| feat_2 | float | ImageMol特征2 | |
| feat_3 | float | ImageMol特征3 | |
| feat_4 | float | ImageMol特征4 | |
| feat_5 | float | ImageMol特征5 | |
| feat_6 | float | ImageMol特征6 | |
| feat_7 | float | ImageMol特征7 | |
| feat_8 | float | ImageMol特征8 | |
| feat_9 | float | ImageMol特征9 | |
| feat_10 | float | ImageMol特征10 |
来源与部署
- 来源：
Local - 来源类型：
External - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos4avb
- Docker架构：
AMD64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos4avb.zip
资源消耗
- 模型大小：
66 Mb - 环境大小：
1195 Mb - 镜像大小：
1417.71 Mb
计算性能（秒）：
- 10个输入：
29.77 - 100个输入：
23.11 - ***个输入：
287.57
参考文献
- 源代码：https://github.com/HongxinXiang/ImageMol
- 论文：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00557-6
- 论文类型：
同行评审 - 发表年份：
2022 - Ersilia贡献者：https://github.com/DhanshreeA
许可证
本软件包采用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%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访问，如在研究中使用本模型，请参考原始代码仓库和/或论文。
使用方法
需先安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%EF%BC%8C%E7%84%B6%E5%90%8E%E6%8C%89%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E4%BD%BF%E7%94%A8%EF%BC%9A
获取模型
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos4avb
运行模型
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos4avb # 生成示例输入文件（3个样本） ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型并输出结果 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
关于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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ersiliaos/eos4avb:<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。"