AI4S/Genmol
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组件版本

CANN:8.3.RC1
HDK:25.5.0
python：3.10
torch:2.6.0
torch_npu:2.6.0
transformer:4.52.4

下载源码

git clone https://atomgit.com/AI4Science/Genmol.git
cd Genmol

环境准备

1.创建虚拟环境

conda create -n Genmol python=3.10 -y
conda activate Genmol

2.安装依赖

# 下载并安装PyTorch框架
wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.6.0%2Bcpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch-2.6.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 下载并安装torch_npu插件
wget https://gitcode.com/Ascend/pytorch/releases/download/v7.3.0-pytorch2.6.0/torch_npu-2.6.0.post5-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip3 install torch_npu-2.6.0.post5-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# 安装项目基础依赖包 
pip install -r env/requirements.txt
pip install pyyaml decorator attrs psutil scipy setuptools==65.5.1
  1. 验证 PyTorch 与 torch_npu 安装 执行以下命令检查安装是否成功：
python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"

若输出类似以下信息，说明安装成功：

tensor([[-0.6066,  6.3385,  0.0379,  3.3356],
        [ 2.9243,  3.3134, -1.5465,  0.1916],
        [-2.1807,  0.2008, -1.1431,  2.1523]], device='npu:0')

若报错，排查顺序：

  • set_env.sh 是否已 source
  • decorator 等运行时依赖是否安装
  • CANN 与 torch_npu 版本是否匹配

安装

pip install -e .

如果遇到报错ImportError: libXrender.so.1 ,请运行以下命令

yum install libXrender libXext libSM -y

如果遇到以下错误ImportError: cannot import name '_CONFIG_FOR_DOC' from 'transformers.models.gpt2.modeling_gpt2' 请运行以下命令，修复脚本文件：

chmod +x fix_safe.sh
./fix_safe.sh

下载权重

# 需先下载安装 NGC CLI工具
ngc registry resource download-version "nvidia/clara/genmol_v1:1.0"

mv ./genmol_v1_v1.0/model.ckpt ./

推理

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
# 指定可见 NPU 卡（0,1,2,3)
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# De Novo 生成（无片段约束，自由生成全新分子）
python scripts/exps/denovo.py

# Superstructure 生成（基于输入片段，生成超结构/连接子/扩展分子等定向分子）
python scripts/exps/frag.py

Docker镜像

已预置 Conda 运行环境、模型权重、Genmol源码，开箱即用，可快速部署运行。

# 拉取镜像
sudo docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_ai4s/genmol:v1
  • 项目源码路径：/root/Genmol/
  • 已配置好 Conda 虚拟环境
  • 已内置模型权重文件，无需额外下载