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ersiliaos/eos4rw4
ersiliaos
基于神经机器翻译模型的低维连续分子描述符，通过输入IUPAC分子名称生成512维向量表示，预训练于ChEMBL和ZINC数据集，ONNX格式，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：5 个月前
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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。
连续数据驱动描述符 (CDDD)
基于神经机器翻译模型的低维连续描述符。该模型通过输入IUPAC分子表示来获取其SMILES进行训练，读取IUPAC名称时编码的中间连续向量表示是分子的表示，包含生成输出序列（SMILES）的所有信息。模型已在结合ChEMBL和ZINC的大型数据集上预训练，并以ONNX格式嵌入以便使用。
本模型于2025-11-29整合，最后打包于2025-12-24。
信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos4rw4 - Slug:
cddd-onnx
领域
- 任务:
Representation（表示） - 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）,Descriptor（描述符）,Chemical language model（化学语言模型）
输入
- 输入类型:
Compound（化合物） - 输入维度:
1
输出
- 输出维度:
512 - 输出一致性:
Fixed（固定） - 解释: 使用CDDD包计算的分子描述符
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| cddd_000 | float | 输入分子的CDDD描述符0 | |
| cddd_001 | float | 输入分子的CDDD描述符1 | |
| cddd_002 | float | 输入分子的CDDD描述符2 | |
| cddd_003 | float | 输入分子的CDDD描述符3 | |
| cddd_004 | float | 输入分子的CDDD描述符4 | |
| cddd_005 | float | 输入分子的CDDD描述符5 | |
| cddd_006 | float | 输入分子的CDDD描述符6 | |
| cddd_007 | float | 输入分子的CDDD描述符7 | |
| cddd_008 | float | 输入分子的CDDD描述符8 | |
| cddd_009 | float | 输入分子的CDDD描述符9 |
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/eos4rw4
- Docker架构:
AMD64 - S3存储: [***]
资源消耗
- 模型大小 (Mb):
2724 - 环境大小 (Mb):
958 - 镜像大小 (Mb):
5112.28
计算性能（秒）:
- 10个输入:
31.09 - 100个输入:
24.85 - ***个输入:
426.01
参考文献
- 源代码: https://github.com/sergsb/cddd-onnx
- 出版物: [***]
- 出版物类型:
Peer reviewed（同行评审） - 出版年份:
2025 - Ersilia贡献者: https://github.com/GemmaTuron
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%A8MIT%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意: Ersilia按"原样"提供模型访问，直接来自原作者，如在研究中使用模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
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
可通过以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos4rw4
然后，可按以下方式服务、运行和关闭模型：
bash# 服务模型 ersilia serve eos4rw4 # 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
Ersilia开源计划是一个技术非营利组织，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%E4%B8%AD%E5%BF%83%E3%80%82%E5%A6%82%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，欢迎考虑***给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/eos4rw4:<标签>
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