ersiliaos/eos82v1
ersiliaos
SMILES-based Transformer Encoder-Decoder (SMILES-TED)是IBM开发的编解码器模型，预训练于9100万SMILES样本（40亿分子tokens），支持量子性质预测等复杂任务，提供289 M和8x289 M两种主要变体。
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：4 个月前
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SMILES-based Transformer Encoder-Decoder (SMILES-TED)
镜像概述和主要用途
SMILES-based Transformer Encoder-Decoder (SMILES-TED)是一种编解码器模型，基于从PubChem精选的9100万SMILES样本（相当于40亿分子tokens）进行预训练。该模型支持多种复杂任务，包括量子性质预测，提供289 M和8x289 M两种主要变体。由IBM开发，于2025年11月29日整合，最后打包时间为2026年2月11日。
核心功能和特性
- 强大的预训练基础：基于9100万SMILES样本训练，覆盖40亿分子tokens
- 多任务支持：适用于量子性质预测等复杂分子相关任务
- 两种模型变体：提供289 M和8x289 M两种规格，满足不同需求
- 固定输出维度：生成768维分子嵌入向量，输出一致性高
信息详情
标识符
- Ersilia标识符：
eos82v1 - 别名：
smi-ted
领域分类
- 任务：
Representation（表征） - 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：
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：
768 - 输出一致性：
Fixed（固定） - 解释：分子的嵌入向量
输出列如下：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| feat_000 | float | 输入分子的SMI-TED特征0 | |
| feat_001 | float | 输入分子的SMI-TED特征1 | |
| feat_002 | float | 输入分子的SMI-TED特征2 | |
| feat_003 | float | 输入分子的SMI-TED特征3 | |
| feat_004 | float | 输入分子的SMI-TED特征4 | |
| feat_005 | float | 输入分子的SMI-TED特征5 | |
| feat_006 | float | 输入分子的SMI-TED特征6 | |
| feat_007 | float | 输入分子的SMI-TED特征7 | |
| feat_008 | float | 输入分子的SMI-TED特征8 | |
| feat_009 | float | 输入分子的SMI-TED特征9 |
显示768列中的10列
来源和部署
- 来源：
Local（本地） - 来源类型：
External（外部） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos82v1
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos82v1.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
1103 - 环境大小（Mb）：
1940 - 镜像大小（Mb）：
5177.21
计算性能（秒）：
- 10个输入：
33.19 - 100个输入：
33.33 - ***个输入：
707.47
参考文献
- 源代码：https://github.com/IBM/materials
- 出版物：https://www.nature.com/articles/s42004-025-01585-0
- 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%A8Apache-2.0%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"按原样"访问，如在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法和配置说明
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
操作步骤
获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos82v1
服务部署与运行
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos82v1 # 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
[***]
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%B7https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82
如希望为我们的使命做出贡献，欢迎考虑https://www.ersilia.io/donate%E7%BB%99Ersilia%EF%BC%81
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/eos82v1:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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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。"