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commit -m "xx" -a "tsj" container-id tsj/image:tag 例如：docker commit -m "test" -a "username" adb1127979a1 bwa:v0.7 -a：提交的镜像作者，例如tsj。 container-id：容器id。
关键概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分
设置靶点口袋发现文件 查看靶点口袋发现结果。 单击作业名称，在输出结果页面，可以单击“查看轨迹”，下载运动轨迹。可以单击”下游分析”，将发现的口袋作为对接口袋进行分子对接。也可以在右边口袋列表中查看口袋信息。 单击口袋列表的，可以收藏靶点口袋发现结果，收藏后可在收藏夹页进行查看。 图2 查看靶点口袋发现结果
AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。
收藏夹 收藏夹用于收藏用户的任务结果，通过单击相应的作业名称跳转到作业详情页面，可以收藏大小分子，并在收藏夹中查看。收藏夹内分为小分子和大分子，小分子通常为低分子量的化合物，如蛋白质配体；大分子多为蛋白质靶点。 小分子涉及分子对接、分子优化、靶点口袋分子设计、CPI、分子生成、分子搜索、FEP、聚类详情页。
步骤2：获取命令行工具 下载命令行工具eihealth-toolkit 针对不同操作系统，eihealth-toolkit下载地址如下所示。 表1 下载列表 支持平台 下载地址 Windows 64位 health-windows-x86_64.zip、health-windows-x86_64
时间会加长。 图3 靶点设置 图4 Target1设置 图5 Target2设置 图6 靶点设置完成 通过“靶点设置”上传靶点，并且设置对接口袋。 此处靶点设置为可选参数，如果选择靶点设置，可以将对接活性作为一个约束条件进行分子优化。靶点1对应的约束条件是target1_bind
最多可添加2个靶点。 如果不需要设置靶点，此步骤可以进行省略，如果设置了靶点，作业运行时间会加长。 通过“靶点设置”上传靶点，并且设置对接口袋。 此处靶点设置为可选参数，如果选择靶点设置，可以将对接活性作为一个约束条件进行分子生成。靶点1对应的约束条件是target1_bind
(DILI)，药物肝损伤。0为DILI阴性，1为DILI阳性，数值范围在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。 AMES Toxicity： The Ames test for mutagenicity，致突变试验。0为AMES阴性，1为AMES阳性，数值范围在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。
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