ersiliaos/eos9zw0
ersiliaos
该镜像提供MolPMoFiT模型的预训练分子结构编码，用于分子特征提取，支持QSAR任务的微调前处理。
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：1 个月前
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分子预测模型微调（MolPMoFiT）编码
通过自监督学习，作者使用ChEMBL中的100万条未标记分子预训练了一个大型模型，该模型可后续微调用于各种QSAR任务。本镜像提供使用该预训练模型生成的分子结构编码，而非微调后的QSAR模型。
该模型于2023年11月6日整合，最后打包于2026年5月13日。
信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos9zw0 - 别名：
molpmofit
领域
- 任务：
表示（Representation） - 子任务：
特征化（Featurization） - 生物医学领域：
通用（Any） - 目标生物：
通用（Any） - 标签：
描述符（Descriptor）、嵌入（Embedding）
输入
- 输入类型：
化合物（Compound） - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
400 - 输出一致性：
固定（Fixed） - 解释： 获取每个SMILES的嵌入向量，以矩阵形式表示，每行是每个SMILES字符的嵌入向量，维度为400。预训练模型通过fastai库加载。
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| dim_000 | float | MolPMoFit编码维度索引0 | |
| dim_001 | float | MolPMoFit编码维度索引1 | |
| dim_002 | float | MolPMoFit编码维度索引2 | |
| dim_003 | float | MolPMoFit编码维度索引3 | |
| dim_004 | float | MolPMoFit编码维度索引4 | |
| dim_005 | float | MolPMoFit编码维度索引5 | |
| dim_006 | float | MolPMoFit编码维度索引6 | |
| dim_007 | float | MolPMoFit编码维度索引7 | |
| dim_008 | float | MolPMoFit编码维度索引8 | |
| dim_009 | float | MolPMoFit编码维度索引9 |
显示400列中的10列
来源与部署
- 来源：
本地（Local） - 来源类型：
外部（External） - DockerHub： https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos9zw0
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储： https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos9zw0.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
122 - 环境大小（Mb）：
6575 - 镜像大小（Mb）：
6813.52
计算性能（秒）：
- 10个输入：
39.48 - 100个输入：
30.01 - ***个输入：
277.74
参考文献
- 源代码： https://github.com/XinhaoLi74/MolPMoFiT
- 出版物： [***]
- 出版物类型：
同行评审（Peer reviewed） - 出版年份：
2020 - 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%E5%86%85%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8%E6%97%A0%EF%BC%88None%EF%BC%89%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的“原样”访问，若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
要在本地使用该模型，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 hub 获取模型 ersilia fetch eos9zw0
然后，可按以下步骤服务、运行和关闭模型：
bash# 服务模型 ersilia serve eos9zw0 # 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
[***]
如果您发现该模型有用，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B hub。若在运行过程中遇到任何问题，请随时https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82
如果您想为我们的使命做出贡献，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/eos9zw0:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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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。"