[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-deepmodeling--Uni-Mol":3,"tool-deepmodeling--Uni-Mol":61},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",161692,"2026-04-20T11:33:57",[14,13,36],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":24,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":72,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":99,"difficulty_score":10,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":100,"env_deps":102,"category_tags":109,"github_topics":110,"view_count":24,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":151},10221,"deepmodeling\u002FUni-Mol","Uni-Mol","Official Repository for the Uni-Mol Series Methods","Uni-Mol 是一套通用的 3D 分子表示学习框架，旨在通过深度学习技术革新药物设计与材料科学领域。它主要解决了传统方法在处理复杂分子三维结构、预测物理化学性质以及模拟蛋白质与配体结合姿态时精度不足或计算成本过高的问题。\n\n这套工具非常适合从事新药研发的计算化学家、生物信息学研究人员以及希望利用 AI 加速分子筛选的开发者使用。无论是需要预测分子属性、生成优化分子构象，还是进行高精度的蛋白 - 配体对接任务，Uni-Mol 都能提供强有力的支持。\n\n其核心技术亮点在于采用了双模型架构：一个基于 2.09 亿种分子 3D 构象预训练的分子模型，和一个基于 300 万蛋白质口袋数据预训练的口袋模型。两者既可独立应对特定任务，也能协同工作以大幅提升结合态预测的准确性。此外，该系列还包含了专注于量子化学性质预测的 Uni-Mol+，以及在大规模预训练上更具灵活性的 Uni-Mol2，部分模块在权威基准测试中甚至达到了媲美 AlphaFold3 的行业领先水准。通过提供从底层模型到易用工具包的全栈解决方案，Uni-Mol 让复杂的 3D 分子建模变得更加高效且触手可及。","Official Repository for the Uni-Mol Series Methods\n==================================================\n\n\u003Cimg src = \"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002Fd50607556c5c4076bf3df363a7f1aedf\u002F4feaf601-09b6-4bcb-85a0-70890c36c444.png\" width = 40%>\n\nWelcome to the official repository for the Uni-Mol series methods!\n\n## Navigation \n\n| Fold | In Short | Description  |\n|------------------------|---------------------------|-------------|\n| [Uni-Mol](.\u002Funimol\u002F) | Molecule Representation Framework | Uni-Mol is a universal 3D molecular representation learning framework designed for various downstreams tasks. You can use Uni-Mol in various molecule related tasks, including molecule property prediction, binding pose prediction etc. Released with [Zhou et al. 2022](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=6K2RM6wVqKu) (ICLR 2023).|\n| [Uni-Mol+](.\u002Funimol_plus\u002F) | Molecule Quantumn Chemical Modeling | Un-Mol+ is design for molecule quantumn chemical property prediction, and ranks the 1st in two well-known benchmarks, OGB-LSC and OC20. You can use Uni-Mol+ in molecule geometry related tasks, such as conformation generation and optimization, quantumn property prediction. Released with [Lu et al. 2023](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41467-024-51321-w) (Nat Comm, Aug 2024). |\n| [Uni-Mol Tools](.\u002Funimol_tools\u002F) | Molecule Property Prediction Tools | Uni-Mol tools is a easy-use wrappers for automatic property prediction, representation with Uni-Mol. You can install with `pip install unimol-tools`. Released with [Gao et al. 2023](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2304.12239). (Arxiv Report, Apr 2023).|\n| [Uni-Mol Docking](.\u002Funimol_docking_v2\u002F) | Protein Ligand Docking Tools | Uni-Mol Docking achieves industry-leading performance in complex structure prediction, comparable to AlphaFold3. You can use Uni-Mol Docking for target docking with given pockets. Released with [E Alcaide et al. 2024](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2405.11769). (Arxiv Report, May 2024).|\n| [Uni-Mol2](.\u002Funimol2\u002F) | Scalable Molecular Pretraining Model | Uni-Mol2 is a flexible and scalable molecular pretraining model, with sizes ranging from 84 million to 1.1 billion parameters. This scalability allows users to select the model size that best suits a wide range of molecular tasks. Released with [Ji et al. 2024](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.14969). (NeurIPS 2024).|\n\n\nUni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework\n-------------------------------------------------------------------\n\n[[Paper](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=6K2RM6wVqKu)], [[Uni-Mol Property Prediction Service](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Fqsar-web-new)],[[Uni-Mol Docking Service](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2)]\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_a4448839d3f3.png\" width=60%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Schematic illustration of the Uni-Mol framework\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\nUni-Mol is a universal 3D molecular pretraining framework that offers a significant expansion of representation capacity and application scope in drug design. The framework comprises two models: a molecular pretraining model that has been trained using 209M molecular 3D conformations, \nand a pocket pretraining model that has been trained using 3M candidate protein pocket data. These two models can be used independently for different tasks and are combined for protein-ligand binding tasks. Uni-Mol has demonstrated superior performance compared to the state-of-the-art (SOTA) in 14 out of 15 molecular property prediction tasks. Moreover, Uni-Mol has achieved exceptional accuracy in 3D spatial tasks, such as protein-ligand binding pose prediction and molecular conformation generation.\n\nCheck this [subfolder](.\u002Funimol\u002F) for more detalis.\n\n\nHighly Accurate Quantum Chemical Property Prediction with Uni-Mol+\n-------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.16982-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.16982) [![PWC](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint.svg?url=https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fbadge\u002Fhighly-accurate-quantum-chemical-property\u002Fgraph-regression-on-pcqm4mv2-lsc)](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota\u002Fgraph-regression-on-pcqm4mv2-lsc?p=highly-accurate-quantum-chemical-property) [![PWC](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint.svg?url=https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fbadge\u002Fhighly-accurate-quantum-chemical-property\u002Finitial-structure-to-relaxed-energy-is2re)](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota\u002Finitial-structure-to-relaxed-energy-is2re?p=highly-accurate-quantum-chemical-property)\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_2292a1dc6de3.png\" width=80%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Schematic illustration of the Uni-Mol+ framework\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\nUni-Mol+ is a model for quantum chemical property prediction. Firstly, given a 2D molecular graph, Uni-Mol+ generates an initial 3D conformation from inexpensive methods such as RDKit. Then, the initial conformation is iteratively optimized to its equilibrium conformation, and the optimized conformation is further used to predict the QC properties. In the PCQM4MV2 and OC20 bencmarks, Uni-Mol+ outperforms previous SOTA methods by a large margin.\n\nCheck this [subfolder](.\u002Funimol_plus\u002F) for more detalis.\n\nUni-Mol tools for property prediction, representation and downstreams\n--------------------------------------------------------------------\nUni-Mol tools is a easy-use wrappers for property prediction,representation and downstreams with Uni-Mol. It includes the following tools:\n* molecular property prediction with Uni-Mol.\n* molecular representation with Uni-Mol.\n* other downstreams with Uni-Mol.\n\nCheck this [subfolder](.\u002Funimol_tools\u002F) for more detalis.\n\nDocumentation of Uni-Mol tools is available at https:\u002F\u002Funimol.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F\n\nUni-Mol Docking V2: Towards realistic and accurate binding pose prediction\n--------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2405.11769-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2405.11769) [![Static Badge](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBohrium_Apps-Uni--Mol_Docking_V2-blue)](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2)\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_75b2ccfaa758.gif\" width=60%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Uni-Mol Docking V2 Bohrium App\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\nWe update Uni-Mol Docking to Uni-Mol Docking V2, which demonstrates a remarkable improvement in performance, accurately predicting the binding poses of 77+% of ligands in the PoseBusters benchmark with an RMSD value of less than 2.0 Å, and 75+\\% passing all quality checks. This represents a significant increase from the 62% achieved by the previous Uni-Mol Docking model. Notably, our Uni-Mol Docking approach generates chemically accurate predictions, circumventing issues such as chirality inversions and steric\nclashes that have plagued previous ML models.\n\nCheck this [subfolder](.\u002Funimol_docking_v2\u002F) for more detalis.\n\nService of Uni-Mol Docking V2 is avaiable at https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2\n\nUni-Mol2: Exploring Molecular Pretraining Model at Scale\n--------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2406.14969-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.14969)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_fd921f5814bd.jpg\" alt=\"overview\" width=\"800\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\nWe present Uni-Mol2 , an innovative molecular pretraining model that leverages a two-track transformer to effectively integrate features at the atomic level, graph level, and geometry structure level. Along with this, we systematically investigate the scaling law within molecular pretraining models, characterizing the power-law correlations between validation loss and model size, dataset size, and computational resources. Consequently, we successfully scale Uni-Mol2 to 1.1 billion parameters through pretraining on 800 million conformations, making it the largest molecular pretraining model to date.\n\nCheck this [subfolder](.\u002Funimol2\u002F) for more detalis.\n\n\nNews\n----\n**Sep 22 2024**: Uni-Mol2 is supported in unimol_tools, allowing you to utilize Uni-Mol2's representation and fine-tuning models in easy-use.\n\n**Oct 10 2024**: We release Uni-Mol2 with code, demo and pretraining weights, scales from 8.4M to 1.1B.\n\n**Sep 26 2024**: [Uni-Mol2](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=64V40K2fDv) is accepted by NeurIPS 2024, our data, code, and model weights will be released soon.\n\n**Aug 19 2024**: Uni-Mol+ is accepted by Nature Communications, reference: [Data-driven quantum chemical property prediction leveraging 3D conformations with Uni-Mol+](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41467-024-51321-w).\n\n**Jul 1 2024**: We release [Uni-Mol2 arxiv report](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.14969), the largest molecular pretraining model to date with 1.1B parameters through pretraining on 800M conformations.\n\n**May 20 2024**: We release Uni-Mol Docking V2, including data, model and weight.\n\n**Jul 7 2023**: We update a new version of Uni-Mol+, including the model setting for OC20 and a better performance on PCQM4MV2. \n\n**Jun 9 2023**: We release Uni-Mol tools for property prediction, representation and downstreams.\n\n**Mar 16 2023**: We release Uni-Mol+, a model for quantum chemical property prediction.\n\n**Jan 21 2023**: Uni-Mol is accepted by ICLR 2023.\n\n**Oct 12 2022**: Provide a demo to get Uni-Mol molecular representation.\n\n**Sep 20 2022**: Provide Uni-Mol based IFD scoring function baseline for [AIAC 2022 Competition Prediction of protein binding ability of drug molecules](http:\u002F\u002Fwww.aiinnovation.com.cn\u002F#\u002FaiaeDetail?id=560). \n\n**Sep 9 2022**: Provide Uni-Mol binding pose prediction (docking) demo on Colab.\n\n**Sep 8 2022**: \n\n- The code and data for protein-ligand binding pose prediction are released. \n- Finetuned model weights of molecular conformation generation and protein-ligand binding pose prediction are released. \n- [Paper update](https:\u002F\u002Fchemrxiv.org\u002Fengage\u002Fchemrxiv\u002Farticle-details\u002F6318b529bada388485bc8361).\n\n**Aug 17 2022**: Pretrained models are released.\n\n**Jul 10 2022**: Pretraining codes are released.\n\n**Jun 10 2022**: The 3D conformation data used in Uni-Mol is released.\n\n\nContact Us\n--------\n**1. Github issue** (recommended)   \nyou can open an issue on GitHub.\n\n**2. WeChat**   \nWe welcome everyone to join our Uni-Mol user **WeChat group**. Scan the QR code below to join.\n\n\u003Cimg src = \"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002F34ccee67813f42468568978e61f2f639\u002F3b6b5467-1d17-4c37-a234-150129ac8e22.png\" width = 15%>\n\n**3. slack**      \nOverseas users can scan the QR code below to join the Uni-Mol discussion channel on Slack.\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002F1faae12e397941c6bc8931a99453b426\u002F21c3bc07-cade-49f9-8a45-4e5bef0e5fda.png\" width = 15%>\n\n**4. E-mail**      \nIf you wish to have in-depth contact with the Uni-Mol development team, please send an email to unimol@dp.tech.\n\n\n\nCitation\n--------\n\nPlease kindly cite our papers if you use the data\u002Fcode\u002Fmodel.\n```\n@inproceedings{\n  zhou2023unimol,\n  title={Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework},\n  author={Gengmo Zhou and Zhifeng Gao and Qiankun Ding and Hang Zheng and Hongteng Xu and Zhewei Wei and Linfeng Zhang and Guolin Ke},\n  booktitle={The Eleventh International Conference on Learning Representations },\n  year={2023},\n  url={https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=6K2RM6wVqKu}\n}\n@article{lu2024data,\n  title={Data-driven quantum chemical property prediction leveraging 3D conformations with Uni-Mol+},\n  author={Lu, Shuqi and Gao, Zhifeng and He, Di and Zhang, Linfeng and Ke, Guolin},\n  journal={Nature Communications},\n  volume={15},\n  number={1},\n  pages={7104},\n  year={2024},\n  publisher={Nature Publishing Group UK London}\n}\n```\n\nLicense\n-------\n\nThis project is licensed under the terms of the MIT license. See [LICENSE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE) for additional details.\n","Uni-Mol系列方法官方仓库\n==================================================\n\n\u003Cimg src = \"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002Fd50607556c5c4076bf3df363a7f1aedf\u002F4feaf601-09b6-4bcb-85a0-70890c36c444.png\" width = 40%>\n\n欢迎来到Uni-Mol系列方法的官方仓库！\n\n## 导航\n\n| 文件夹 | 简介 | 描述 |\n|------------------------|---------------------------|-------------|\n| [Uni-Mol](.\u002Funimol\u002F) | 分子表示框架 | Uni-Mol是一个通用的三维分子表示学习框架，专为各种下游任务设计。您可以在多种分子相关任务中使用Uni-Mol，包括分子性质预测、结合构象预测等。该框架于2022年发布，并在ICLR 2023上亮相（Zhou et al., 2022）。|\n| [Uni-Mol+](.\u002Funimol_plus\u002F) | 分子量子化学建模 | Uni-Mol+旨在进行分子量子化学性质预测，在OGB-LSC和OC20两个知名基准测试中均位居第一。您可以将Uni-Mol+应用于与分子几何相关的任务，如构象生成与优化、量子性质预测等。该模型于2023年发布，并发表在Nature Communications上（Lu et al., 2023）。|\n| [Uni-Mol Tools](.\u002Funimol_tools\u002F) | 分子性质预测工具 | Uni-Mol Tools是基于Uni-Mol的自动性质预测和表示的易用封装工具。您可以通过`pip install unimol-tools`进行安装。该工具于2023年发布（Gao et al., 2023）。|\n| [Uni-Mol Docking](.\u002Funimol_docking_v2\u002F) | 蛋白质配体对接工具 | Uni-Mol Docking在复合物结构预测方面达到了行业领先水平，性能可与AlphaFold3媲美。您可以使用Uni-Mol Docking对指定口袋的目标进行对接。该工具于2024年发布（E Alcaide et al., 2024）。|\n| [Uni-Mol2](.\u002Funimol2\u002F) | 可扩展分子预训练模型 | Uni-Mol2是一个灵活且可扩展的分子预训练模型，参数量从8400万到11亿不等。这种可扩展性使用户能够根据不同的分子任务需求选择合适的模型规模。该模型于2024年发布（Ji et al., 2024）。|\n\n\nUni-Mol：一个通用的三维分子表示学习框架\n-------------------------------------------------------------------\n\n[[论文](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=6K2RM6wVqKu)], [[Uni-Mol性质预测服务](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Fqsar-web-new)],[[Uni-Mol Docking服务](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2)]\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_a4448839d3f3.png\" width=60%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Uni-Mol框架示意图\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\nUni-Mol是一个通用的三维分子预训练框架，在药物设计领域显著扩展了表示能力和应用范围。该框架包含两个模型：一个使用2.09亿个分子三维构象进行预训练的分子预训练模型，以及一个使用300万个候选蛋白口袋数据进行预训练的口袋预训练模型。这两个模型可以独立用于不同任务，也可以组合用于蛋白质-配体结合任务。在15项分子性质预测任务中的14项中，Uni-Mol的表现优于当前最先进的方法（SOTA）。此外，Uni-Mol在蛋白质-配体结合构象预测和分子构象生成等三维空间任务中也表现出卓越的准确性。\n\n更多详情请查看此[子文件夹](.\u002Funimol\u002F)。\n\n使用Uni-Mol+实现高精度的量子化学性质预测\n-------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2303.16982-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.16982) [![PWC](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint.svg?url=https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fbadge\u002Fhighly-accurate-quantum-chemical-property\u002Fgraph-regression-on-pcqm4mv2-lsc)](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota\u002Fgraph-regression-on-pcqm4mv2-lsc?p=highly-accurate-quantum-chemical-property) [![PWC](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint.svg?url=https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fbadge\u002Fhighly-accurate-quantum-chemical-property\u002Finitial-structure-to-relaxed-energy-is2re)](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002Fsota\u002Finitial-structure-to-relaxed-energy-is2re?p=highly-accurate-quantum-chemical-property)\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_2292a1dc6de3.png\" width=80%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Uni-Mol+框架示意图\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\nUni-Mol+是一种用于量子化学性质预测的模型。首先，给定一个二维分子图，Uni-Mol+会通过RDKit等低成本方法生成初始三维构象。然后，初始构象会被迭代优化至平衡态构象，再利用优化后的构象进一步预测量子化学性质。在PCQM4MV2和OC20基准测试中，Uni-Mol+以较大优势超越了之前的最先进方法。\n\n更多详情请查看此[子文件夹](.\u002Funimol_plus\u002F)。\n\nUni-Mol工具：用于性质预测、表示及下游应用\n--------------------------------------------------------------------\nUni-Mol Tools是基于Uni-Mol的性质预测、表示及下游应用的易用封装工具。它包括以下功能：\n* 使用Uni-Mol进行分子性质预测。\n* 使用Uni-Mol进行分子表示。\n* 其他基于Uni-Mol的下游应用。\n\n更多详情请查看此[子文件夹](.\u002Funimol_tools\u002F)。\n\nUni-Mol Tools的文档可在https:\u002F\u002Funimol.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F查阅。\n\nUni-Mol Docking V2：迈向真实且准确的结合构象预测\n--------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2405.11769-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2405.11769) [![静态徽章](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBohrium_Apps-Uni--Mol_Docking_V2-blue)](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2)\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_75b2ccfaa758.gif\" width=60%>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>Uni-Mol Docking V2 Bohrium应用\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\n我们已将Uni-Mol Docking升级为Uni-Mol Docking V2，其性能有了显著提升。在PoseBusters基准测试中，该模型能够以小于2.0 Å的RMSD值准确预测77%以上的配体结合构象，并且75%以上通过了所有质量检查。这一成绩较之前版本的62%有了大幅提升。值得注意的是，我们的Uni-Mol Docking方法能够生成化学上准确的预测结果，避免了以往机器学习模型中常见的手性反转和空间位阻冲突等问题。\n\n更多详情请查看此[子文件夹](.\u002Funimol_docking_v2\u002F)。\n\nUni-Mol Docking V2的服务可在https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2访问。\n\nUni-Mol2：大规模分子预训练模型探索\n--------------------------------------------------------------------\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2406.14969-00ff00.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.14969)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_readme_fd921f5814bd.jpg\" alt=\"overview\" width=\"800\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n我们提出了 Uni-Mol2，这是一种创新的分子预训练模型，它利用双轨Transformer架构，有效地整合原子级、图级以及几何结构级别的特征。同时，我们系统性地研究了分子预训练模型中的规模效应规律，揭示了验证损失与模型规模、数据集大小及计算资源之间的幂律相关性。基于此，我们在8亿个构象上进行预训练，成功将 Uni-Mol2 扩展至11亿参数，使其成为迄今为止最大的分子预训练模型。\n\n更多详情请查看此 [子文件夹](.\u002Funimol2\u002F)。\n\n\n新闻\n----\n**2024年9月22日**：Uni-Mol2 已被集成到 unimol_tools 中，方便用户使用 Uni-Mol2 的表征和微调模型。\n\n**2024年10月10日**：我们发布了 Uni-Mol2 的代码、示例及预训练权重，模型规模从840万参数扩展到11亿参数。\n\n**2024年9月26日**：[Uni-Mol2](https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=64V40K2fDv) 被 NeurIPS 2024 接收，我们的数据、代码和模型权重将很快公开。\n\n**2024年8月19日**：Uni-Mol+ 被 Nature Communications 接收，参考文献：[基于 Uni-Mol+ 利用三维构象进行数据驱动的量子化学性质预测](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41467-024-51321-w)。\n\n**2024年7月1日**：我们发布了 [Uni-Mol2 arXiv 报告](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2406.14969)，这是迄今为止最大的分子预训练模型，拥有11亿参数，并在8亿个构象上进行了预训练。\n\n**2024年5月20日**：我们发布了 Uni-Mol Docking V2，包含数据、模型和权重。\n\n**2023年7月7日**：我们更新了 Uni-Mol+ 的新版本，增加了针对 OC20 的模型设置，并提升了在 PCQM4MV2 数据集上的性能。\n\n**2023年6月9日**：我们发布了用于性质预测、表征及下游任务的 Uni-Mol 工具。\n\n**2023年3月16日**：我们发布了 Uni-Mol+，一款用于量子化学性质预测的模型。\n\n**2023年1月21日**：Uni-Mol 被 ICLR 2023 接受。\n\n**2022年10月12日**：提供了获取 Uni-Mol 分子表征的演示。\n\n**2022年9月20日**：为 [AIAC 2022 药物分子蛋白结合能力预测竞赛](http:\u002F\u002Fwww.aiinnovation.com.cn\u002F#\u002FaiaeDetail?id=560) 提供了基于 Uni-Mol 的 IFD 打分函数基准。\n\n**2022年9月9日**：在 Colab 上提供了 Uni-Mol 结合姿态预测（对接）的演示。\n\n**2022年9月8日**：\n\n- 发布了蛋白质-配体结合姿态预测的代码和数据。\n- 发布了分子构象生成和蛋白质-配体结合姿态预测的微调模型权重。\n- 更新了论文：[chemrxiv 文章链接](https:\u002F\u002Fchemrxiv.org\u002Fengage\u002Fchemrxiv\u002Farticle-details\u002F6318b529bada388485bc8361)。\n\n**2022年8月17日**：发布了预训练模型。\n\n**2022年7月10日**：发布了预训练代码。\n\n**2022年6月10日**：发布了 Uni-Mol 中使用的三维构象数据。\n\n\n联系我们\n--------\n**1. Github issue**（推荐）  \n您可以在 GitHub 上提交问题。\n\n**2. 微信**  \n欢迎各位加入 Uni-Mol 用户 **微信群**。扫描下方二维码即可加入。\n\n\u003Cimg src = \"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002F34ccee67813f42468568978e61f2f639\u002F3b6b5467-1d17-4c37-a234-150129ac8e22.png\" width = 15%>\n\n**3. Slack**  \n海外用户可扫描下方二维码加入 Uni-Mol 的 Slack 讨论频道。\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fbohrium.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com\u002Farticle\u002F16664\u002F1faae12e397941c6bc8931a99453b426\u002F21c3bc07-cade-49f9-8a45-4e5bef0e5fda.png\" width = 15%>\n\n**4. 邮箱**  \n如需与 Uni-Mol 开发团队深入交流，请发送邮件至 unimol@dp.tech。\n\n\n\n引用\n--------\n\n如果您使用了我们的数据、代码或模型，请务必引用我们的论文：\n```\n@inproceedings{\n  zhou2023unimol,\n  title={Uni-Mol: 一种通用的三维分子表征学习框架},\n  author={周耿墨、高志峰、丁乾坤、郑航、徐洪腾、魏哲伟、张林峰、柯国林},\n  booktitle={第十一届国际学习表征会议},\n  year={2023},\n  url={https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=6K2RM6wVqKu}\n}\n@article{lu2024data,\n  title={基于 Uni-Mol+ 利用三维构象进行数据驱动的量子化学性质预测},\n  author={卢淑琪、高志峰、何迪、张林峰、柯国林},\n  journal={Nature Communications},\n  volume={15},\n  number={1},\n  pages={7104},\n  year={2024},\n  publisher={自然出版集团英国伦敦}\n}\n```\n\n许可\n-------\n\n本项目采用 MIT 许可证授权。更多详情请参阅 [LICENSE](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)。","# Uni-Mol 系列工具快速上手指南\n\nUni-Mol 是一个通用的 3D 分子表示学习框架系列，涵盖分子性质预测、量子化学属性计算、蛋白 - 配体对接及大规模预训练模型等任务。本指南将帮助您快速开始使用。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 18.04+) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2 或 Docker。\n*   **Python 版本**: Python 3.8 - 3.10。\n*   **硬件要求**:\n    *   **CPU**: 用于数据预处理和小规模推理。\n    *   **GPU**: 推荐 NVIDIA GPU (显存 >= 8GB) 用于模型训练和大规模推理。需安装对应的 CUDA 驱动。\n*   **前置依赖**:\n    *   `PyTorch` (建议版本 >= 1.10)\n    *   `RDKit` (用于分子处理)\n    *   `numpy`, `pandas`, `scikit-learn`\n\n## 2. 安装步骤\n\n根据您的需求，可以选择安装核心工具包或特定模块。\n\n### 方案 A：安装通用工具包 (推荐新手)\n`unimol-tools` 提供了最易用的封装，支持性质预测、特征提取及下游任务，并已开始支持最新的 Uni-Mol2 模型。\n\n```bash\npip install unimol-tools\n```\n\n> **提示**: 如果下载速度较慢，可使用国内镜像源加速：\n> ```bash\n> pip install unimol-tools -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n### 方案 B：从源码安装 (高级用户\u002F开发者)\n如果您需要使用特定的子模块（如 `Uni-Mol+`, `Uni-Mol Docking V2`, `Uni-Mol2` 完整代码），建议克隆官方仓库。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol.git\ncd Uni-Mol\n\n# 安装基础依赖\npip install -r requirements.txt\n\n# 根据需要进入对应子目录安装特定模块，例如：\n# cd unimol_docking_v2 && pip install .\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n以下示例展示如何使用 `unimol-tools` 进行最简单的分子性质预测和特征提取。\n\n### 示例 1：分子性质预测 (Property Prediction)\n\n```python\nfrom unimol_tools import UniMolRepr, UniMolPredictor\n\n# 1. 准备数据 (SMILES 列表)\nsmiles_list = [\"CCO\", \"CN1C=NC2=C1C(=O)N(C(=O)N2C)C\", \"c1ccccc1\"]\n\n# 2. 初始化预测器 (自动下载预训练权重)\n# task 可以是 'regression' (回归) 或 'classification' (分类)\npredictor = UniMolPredictor(task_type='regression')\n\n# 3. 进行预测\n# 注意：实际使用时通常需要加载针对特定数据集微调过的模型权重\n# 此处仅为演示调用流程\npredictions = predictor.predict(smiles_list)\n\nprint(\"预测结果:\", predictions)\n```\n\n### 示例 2：获取分子 3D 表示 (Molecular Representation)\n\n```python\nfrom unimol_tools import UniMolRepr\n\n# 1. 初始化表示提取器\nrepr_model = UniMolRepr()\n\n# 2. 输入 SMILES 并获取向量表示\nsmiles = \"CCO\"  # 乙醇\nmolecule_repr = repr_model.get_mol_repr(smiles)\n\n# molecule_repr 是一个包含原子级和分子级特征的字典\nprint(\"分子向量形状:\", molecule_repr['atom_repr'].shape)\nprint(\"全局向量形状:\", molecule_repr['mol_repr'].shape)\n```\n\n### 示例 3：使用 Uni-Mol2 (大规模预训练模型)\n\n自 2024 年 9 月更新后，`unimol-tools` 已集成 Uni-Mol2。\n\n```python\nfrom unimol_tools import UniMolRepr\n\n# 指定使用 unimol2 模型架构\n# 可根据需求选择不同参数量大小的模型 (需在配置中指定，默认可能为较小版本)\nrepr_model = UniMolRepr(model_name='unimol2') \n\nsmiles_list = [\"CCO\", \"c1ccccc1\"]\nrepresentations = repr_model.get_batch_mol_repr(smiles_list)\n\nprint(\"Uni-Mol2 特征提取完成\")\n```\n\n### 进阶：蛋白 - 配体对接 (Docking)\n对于蛋白 - 配体对接任务，建议使用专门的 `Uni-Mol Docking V2` 模块或访问在线服务。\n\n**命令行使用示例 (需在源码目录 `unimol_docking_v2` 下):**\n```bash\npython predict.py --receptor protein.pdb --ligand ligand.sdf --output result.sdf\n```\n\n> **在线服务**: 如果不想本地部署复杂的对接环境，可直接访问 [Bohrium Uni-Mol Docking V2 应用](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fapps\u002Funimoldockingv2) 进行交互式操作。\n\n---\n*更多详细文档请访问: https:\u002F\u002Funimol.readthedocs.io\u002F*","某创新药企的计算化学团队正致力于针对一种新型激酶靶点筛选高亲和力小分子抑制剂，并需精确预测其结合构象以指导后续合成。\n\n### 没有 Uni-Mol 时\n- **3D 结构感知缺失**：传统模型多基于 2D 分子图，无法有效捕捉分子三维空间构象对生物活性的关键影响，导致虚拟筛选假阳性率高。\n- **蛋白 - 配体对接精度低**：现有对接工具在处理复杂口袋环境时误差较大，难以准确预测结合姿态，往往需要耗费数周进行昂贵的实验验证来纠错。\n- **量子化学计算耗时**：若要获取高精度的电子性质或几何优化数据，依赖传统 DFT 计算单次需数小时甚至数天，严重拖慢先导化合物优化节奏。\n- **任务适配成本高**：针对不同下游任务（如性质预测、构象生成）需分别训练独立模型，缺乏统一框架，算法迭代与维护极其繁琐。\n\n### 使用 Uni-Mol 后\n- **通用 3D 表征增强**：利用 Uni-Mol 在 2.09 亿个 3D 构象上预训练的能力，模型能精准理解分子空间特征，显著提升了溶解度、毒性等性质预测的准确率。\n- **行业级对接性能**：调用 Uni-Mol Docking 模块，其在复合物结构预测上达到媲美 AlphaFold3 的精度，快速锁定了正确的蛋白 - 配体结合姿态，大幅减少实验试错。\n- **量子性质秒级预测**：借助 Uni-Mol+ 模型，团队能在秒级时间内完成原本需耗时数天的量子化学性质预测与构象优化，加速了分子几何结构的筛选过程。\n- **一站式框架赋能**：通过统一的 Uni-Mol 系列框架，团队用一套架构灵活覆盖了从性质预测到对接的所有任务，无需重复造轮子，研发效率成倍提升。\n\nUni-Mol 通过引入通用的 3D 分子预训练范式，将药物发现中耗时的结构模拟与性质预测转化为高效、精准的自动化流程，显著缩短了新药研发周期。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fdeepmodeling_Uni-Mol_75b2ccfa.gif","deepmodeling","DeepModeling","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fdeepmodeling_f8c42637.jpg","Define the future of scientific computing together",null,"https:\u002F\u002Fdeepmodeling.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling",[80,84,88,92],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",91.2,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",7.7,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",1,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"Dockerfile","#384d54",0.1,1095,168,"2026-04-20T03:35:44","MIT","未说明","未说明（模型涉及大规模预训练及 3D 构象优化，通常建议配备 NVIDIA GPU）",{"notes":103,"python":100,"dependencies":104},"README 中未明确列出具体的系统环境、GPU 型号、显存大小、内存需求及 Python 版本。该工具包含多个子项目（如 Uni-Mol, Uni-Mol+, Uni-Mol2），其中 Uni-Mol2 最大参数量达 11 亿，对计算资源要求较高。部分功能依赖 RDKit 进行初始 3D 构象生成。用户可通过 `pip install unimol-tools` 安装基础工具包，详细依赖需参考各子文件夹（如 .\u002Funimol\u002F, .\u002Funimol_plus\u002F）内的具体文档或 requirements 文件。",[105,106,107,108],"RDKit","unimol-tools","torch","numpy",[14],[111,112,113,114],"molecular-modeling","pre-trained-model","pretraining","deep-learning","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T22:35:37.266845",[118,123,127,131,136,141,146],{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},45859,"运行训练或推理脚本时遇到 'ChildFailedError' 或 'KeyError: mol_finetune' 错误怎么办？","这是因为启动分布式训练的命令行工具已过时。请将 finetune.sh 中的 `python -m torch.distributed.launch` 改为 `torchrun`；同样，在 inference.sh 中也将 `python` 改为 `torchrun`。这样可以避免子进程失败和模块找不到的错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fissues\u002F311",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":122},45860,"遇到 'ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'' 或其他 pickle 相关错误如何解决？","该错误通常由数据处理环境不一致引起。生成 LMDB 数据集（train.lmdb, test.lmdb, valid.lmdb）的 Python 环境必须与进行微调（finetune）的环境完全一致（包括 numpy 版本等）。请确保在同一个虚拟环境或容器中执行数据预处理和模型训练。",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":122},45861,"如何配置推荐的 Docker 环境以运行 Uni-Mol？","建议使用官方提供的 Unicore Docker 镜像，它包含了大部分依赖。可以使用以下命令拉取镜像（需自行安装 rdkit）：\n1. `docker pull dptechnology\u002Funicore:latest-pytorch1.11.0-cuda11.3`\n2. `docker pull dptechnology\u002Funicore:latest-pytorch1.12.1-cuda11.6-rdma`\n这些镜像基本通用，能解决大部分环境配置问题。",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},45862,"无法复现论文中的分子构象生成（Conformation Generation）结果，指标偏低怎么办？","这是由于代码更新引入了对分子构象化学有效性的约束，导致指标有所下降。若要复现论文中的原始结果，请切换到之前的代码版本。使用命令：`git checkout 37b0198cf68a49a854410a06777c2e7dacbce5e` 或更早的 commit 即可重现高分结果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fissues\u002F273",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},45863,"在对接姿态预测（Docking Pose Prediction）任务中，'coordinates' 和 'holo_coordinates' 有什么区别？","'coordinates' 是配体经过 RDKit 优化后的坐标（不含口袋原子），作为神经网络的初始输入；而 'holo_coordinates' 是复合物中配体的原始坐标（即标签\u002F目标值）。注意：'holo_coordinates' 需要结合口袋中心坐标进行还原，因为预处理步骤会将质心移至原点。两者共享相同的原子和边类型信息。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fissues\u002F90",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},45864,"加载预训练权重进行下游任务微调时，日志显示 'No existing checkpoint found' 是否意味着加载失败？","不一定。该日志信息有时具有误导性。只要您的训练脚本中正确设置了 `--finetune-from-model` 参数指向预训练权重文件（如 pocket_pre_220816.pt），且训练能够正常开始并收敛，通常说明权重已成功加载。如果担心加载失败，可以检查模型参数初始化是否随机，或者尝试在代码中添加断言来验证权重是否被覆盖。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fissues\u002F39",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},45865,"在对接姿态预测中，全息距离矩阵（holo distance matrices）的对角线预测错误如何处理？","这是一个已知的填充（padding）问题。由于模型在训练时因 0 填充而看不到对角线，导致预测的对角线数值错误。解决方法是在后处理阶段，手动将预测出的全息距离矩阵的对角线元素替换为 0 即可修正。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepmodeling\u002FUni-Mol\u002Fissues\u002F215",[152,157,161],{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},360801,"v0.2.1","用于获取DOI的发布","2024-07-06T07:05:10",{"id":158,"version":159,"summary_zh":76,"released_at":160},360802,"v0.2","2023-07-07T09:02:23",{"id":162,"version":163,"summary_zh":76,"released_at":164},360803,"v0.1","2022-10-19T12:07:03"]