Graphormer实操手册：从服务器登录→服务启动→Web访问→结果导出全链路

Graphormer实操手册从服务器登录→服务启动→Web访问→结果导出全链路1. 项目概述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。这个模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异大幅超越了传统GNN模型。核心特点模型名称microsoft/Graphormer (Distributional-Graphormer)版本property-guided checkpoint模型大小3.7GB部署日期2026-03-272. 准备工作2.1 服务器登录首先你需要通过SSH连接到服务器ssh usernameserver_ip输入密码后你将进入服务器环境。建议使用screen或tmux创建会话防止网络中断导致操作中断screen -S graphormer_session2.2 环境检查登录后检查必要的环境是否已安装conda --version # 检查conda是否安装 python --version # 检查Python版本 nvidia-smi # 检查GPU状态3. 服务管理3.1 服务状态检查使用以下命令检查Graphormer服务状态supervisorctl status graphormer正常状态应为RUNNING。如果显示STARTING可能是模型正在加载请等待几分钟。3.2 启动/停止服务启动服务supervisorctl start graphormer停止服务supervisorctl stop graphormer重启服务supervisorctl restart graphormer3.3 查看日志实时查看服务日志tail -f /root/logs/graphormer.log4. Web界面访问4.1 访问方式服务运行在7860端口通过浏览器访问http://服务器地址:7860如果服务器在本地可以直接访问http://localhost:78604.2 防火墙设置如果无法访问可能需要开放端口sudo ufw allow 7860 sudo ufw reload5. 使用指南5.1 输入分子SMILES在Web界面的「分子SMILES」输入框中输入分子结构。以下是常见分子的SMILES示例分子SMILES乙醇CCO苯c1ccccc1乙酸CC(O)O5.2 选择预测任务Graphormer支持两种预测任务property-guided: 分子属性预测catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测5.3 获取预测结果点击「预测」按钮后系统会返回预测结果。结果通常包括分子结构可视化预测属性值置信度评分6. 结果导出6.1 从Web界面导出在Web界面中你可以截图保存预测结果复制数值结果到剪贴板下载分子结构图(如果支持)6.2 通过API调用你也可以通过API获取结果import requests url http://服务器地址:7860/api/predict data { smiles: CCO, # 乙醇的SMILES task: property-guided } response requests.post(url, jsondata) print(response.json())7. 常见问题解决7.1 服务状态异常如果服务长时间处于STARTING状态检查日志tail -f /root/logs/graphormer.log检查GPU内存nvidia-smi尝试重启服务7.2 显存不足虽然Graphormer模型较小(3.7GB)但如果遇到显存问题尝试减少并发请求检查是否有其他进程占用显存考虑使用更强大的GPU7.3 端口冲突如果7860端口被占用修改服务配置文件/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf更改服务端口重启服务8. 总结通过本指南你应该已经掌握了Graphormer分子属性预测模型的完整使用流程从服务器登录到结果导出的全链路操作。这个强大的工具可以帮助你在药物发现和材料科学研究中快速获取分子属性预测结果。记住几个关键点确保服务状态为RUNNING使用正确的SMILES格式输入分子根据需求选择合适的预测任务可以通过Web界面或API获取结果获取更多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。