概要

フル名
docker.io/biochunan/esmfold-image
Registry
docker.io
名前空間
biochunan
リポジトリ
esmfold-image
キャッシュ Tag 数
5
最終同期
07/06/2026, 07:21 PM

概要

ESMFold 蛋白质结构预测镜像,基于 Meta ESM 模型从氨基酸序列推断 3D 构象,需 NVIDIA GPU 与较大显存,面向计算生物学批处理。

詳細

esmfold-image 打包 ESMFold 推理环境与预置权重,输入 FASTA 序列输出 PDB/mmCIF 结构文件,常用于药物靶点分析与突变效应评估。与 AlphaFold 相比推理更快但精度场景不同,必须 --gpus all 并挂载模型缓存目录。容器以批处理或 Jupyter 交互运行,不适合作为无 GPU 的 Kubernetes Deployment 长期副本;集群侧应使用 GPU Job/CronJob 并 pin 节点。

快速启动

docker run --rm --gpus all \
  -v $(pwd)/input:/input -v $(pwd)/output:/output \
  docker.io/biochunan/esmfold-image:latest \
  predict --fasta /input/seq.fasta --out /output

推荐实践

docker run --rm --gpus all \
  -v /data/models:/models \
  -v /data/fasta:/input \
  -v /data/pdb:/output \
  -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  -e ESMFOLD_CACHE=/models \
  docker.io/biochunan/esmfold-image:1.0.0 \
  predict --fasta /input/batch.fasta --out /output --chunk-size 4

核心参数说明

  • --gpus all — 启用 NVIDIA GPU 推理
  • -v /data/models:/models — 模型权重缓存目录
  • -v .../fasta / -v .../output — 输入序列与输出结构
  • -e CUDA_VISIBLE_DEVICES — 指定 GPU 编号
  • -e ESMFOLD_CACHE — 权重下载与缓存路径
  • --rm — 批处理完成后释放容器
Tagアーキテクチャプッシュ日時サイズDigest同期期望操作
docker.io/biochunan/esmfold-image
:latest
linux/amd64
2024/05/06 18:0013.3 GBsha256:ab1eda38872c
docker.io/biochunan/esmfold-image
:nonroot-devel
linux/amd64
2024/05/05 10:2820.7 GBsha256:24d3d20f1981
docker.io/biochunan/esmfold-image
:nonroot-runtime
linux/amd64
2024/05/05 10:246.1 GBsha256:b4eae22468a8
docker.io/biochunan/esmfold-image
:root-runtime
linux/amd64
2024/05/05 10:236.0 GBsha256:a9fddd9a0fcf
docker.io/biochunan/esmfold-image
:root-devel
linux/amd64
2024/05/05 10:2213.3 GBsha256:ab1eda38872c