Graphormer保姆级教学从服务器初始化到7860端口可访问全过程1. 项目介绍Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络专门为分子图原子-键结构的全局结构建模与属性预测而设计。该模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异大幅超越了传统GNN方法。1.1 模型基本信息项目值模型名称Graphormer模型类型分子属性预测模型大小3.7GB主要用途药物发现、材料科学、分子建模输入格式SMILES分子结构任务类型catalyst-adsorption, property-guided2. 环境准备2.1 服务器要求操作系统: Linux (推荐Ubuntu 20.04)GPU: 推荐NVIDIA RTX 4090 (24GB显存)Python: 3.11 (建议使用miniconda)CUDA: 11.82.2 依赖安装conda create -n graphormer python3.11 conda activate graphormer pip install rdkit-pypi torch-geometric ogb gradio torch2.8.03. 服务部署3.1 下载模型模型文件已预置在服务器路径/root/ai-models/microsoft/Graphormer/3.2 Supervisor配置Supervisor配置文件路径/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf典型配置内容[program:graphormer] commandpython /root/graphormer/app.py directory/root/graphormer autostarttrue autorestarttrue stderr_logfile/root/logs/graphormer.log stdout_logfile/root/logs/graphormer.log3.3 启动服务supervisorctl start graphormer检查服务状态supervisorctl status graphormer4. 使用指南4.1 访问Web界面服务运行在7860端口访问地址http://服务器IP:78604.2 基本使用步骤在分子SMILES输入框中输入分子结构选择预测任务类型property-guided: 属性预测catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测点击预测按钮获取结果4.3 SMILES示例分子SMILES乙醇CCO苯c1ccccc1乙酸CC(O)O甲烷C水O甲醛CO5. 常见问题解决5.1 服务状态显示STARTING但实际已运行这是正常现象模型首次加载需要时间。等待几分钟后状态会变为RUNNING。5.2 显存不足问题Graphormer模型较小(3.7GB)RTX 4090 24GB显存完全足够运行。5.3 端口无法访问检查步骤确认防火墙设置sudo ufw status sudo ufw allow 7860检查端口映射/暴露情况确认服务是否正常运行supervisorctl status graphormer6. 技术架构6.1 核心组件分子处理: RDKit图神经网络: PyTorch GeometricWeb界面: Gradio 6.10.0深度学习框架: PyTorch 2.8.06.2 文件路径内容路径代码/root/graphormer/app.py日志/root/logs/graphormer.log模型/root/ai-models/microsoft/Graphormer/7. 总结通过本教程我们完成了从服务器初始化到Graphormer服务部署的全过程。现在您可以通过7860端口访问分子属性预测服务进行药物发现和材料科学研究。7.1 关键要点回顾Graphormer是基于Transformer的分子图神经网络服务通过Supervisor管理支持自动重启输入格式为SMILES分子结构支持两种预测任务类型7.2 下一步建议尝试更多复杂分子结构的预测探索模型在不同科研场景中的应用关注模型更新和新功能发布获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。