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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。 登录盘古辅助制药平台，选择“AI模型”。 图1 AI模型 单击“创建模型”，设置相关参数信息。 表1 参数说明 参数 说明 名称 模型名称。
范围为“0.1-3072”，单位GB，支持一位小数，不填默认1GB。 GPU类型：请按实际需求填写，取值范围为“无、GPU、D310、Snt9”，如果选择Snt9，GPU需求需要是0、1、2、4、8。 GPU需求：请按实际需求填写，只能输入0到16的正整数。 计算节点标签：请选择
Notebook的简要描述。 镜像类型 选择“自定义”镜像。 工作环境 选择“autogenome”镜像。 CPU 设置CPU为8.0核。 GPU 设置GPU为1.0。 内存 设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果
新增的double类型数据，double的取值范围是-2^1024 ~ +2^1024，也即-1.79E+308 ~ +1.79E+308。超出精度返回会保留小数点后16位的精度。 图1 测试数据 图2 创建数据库 导入数据 数据库创建好以后，您可以参照数据库模板格式，将已有的数据进行导入。 单击数据库右上角“导入数据”。
${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构：X86 CPU需求：0.1 Memory：0.1 GPU类型：无 GPU需求：0 CPU架构：X86 CPU需求：16 Memory：10 GPU类型：无 GPU需求：0 输入参数 参数1 参数名称：fastq-file1
# '内存大小' gpu_type: # 'GPU类型' gpu: # 'GPU数量' output_dir:
最大长度：24 gpu_type 否 String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu 否 String gpu申请使用量，取值
高级参数：CPU需求、Memory需求、GPU类型、GPU需求，请按照使用需求进行设置；CPU架构、计算节点标签，不可修改。GPU包含NAIDIA架构GPU和自研的D310+ARM。选择GPU资源时，需要您在购买平台时包含了GPU资源，并且需要应用支持GPU运行。选择D310+ARM时，需
最大长度：24 gpu_type 否 String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu 否 String gpu申请使用量，取值
gpu_type: '' # gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 gpu: '0'
流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 gpu_type: '' # gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会
最小长度：0 最大长度：24 gpu_type String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu String gpu申请使用量，取值范围
最大长度：24 gpu_type 否 String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu 否 String gpu申请使用量，取值
gpu_type: '' # gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 gpu: '0'
# 可选 # '内存大小' gpu_type: # 可选 # 'GPU类型' gpu: # 可选 # 'GPU数量' inputs:
最大长度：24 gpu_type 否 String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu 否 String gpu申请使用量，取值
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