Graphormer部署指南3.7GB纯Transformer图神经网络GPU快速启动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3.7GB大小的模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现出色大幅超越了传统GNN模型。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. 模型核心能力2.1 模型基本信息项目值模型类型分子属性预测 (Molecular Property Prediction)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-guided2.2 功能特点分子属性预测: 根据分子结构预测化学性质药物发现: 帮助识别潜在药物分子材料科学: 预测材料分子特性图神经网络: 基于分子图结构进行预测3. 快速部署指南3.1 服务管理命令# 查看服务状态 supervisorctl status graphormer # 启动服务 supervisorctl start graphormer # 停止服务 supervisorctl stop graphormer # 重启服务 supervisorctl restart graphormer # 查看日志 tail -f /root/logs/graphormer.log3.2 关键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/Supervisor 配置/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf3.3 访问方式服务运行在端口7860访问地址http://服务器地址:78604. 使用教程4.1 基本使用步骤输入分子SMILES: 在「分子SMILES」输入框中输入分子结构选择预测任务:property-guided: 属性预测catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测点击预测: 获取预测结果4.2 SMILES示例分子SMILES乙醇CCO苯c1ccccc1乙酸CC(O)O甲烷C水O甲醛CO5. 技术细节5.1 依赖环境分子处理: rdkit-pypi图神经网络: torch-geometric基准测试: ogbWeb界面: Gradio深度学习框架: PyTorch 2.8.05.2 技术栈分子处理: RDKit图神经网络: PyTorch GeometricWeb界面: Gradio 6.10.0Python环境: 3.11 (miniconda torch28 环境)深度学习框架: PyTorch 2.8.06. 常见问题解答6.1 服务状态显示问题问题: 服务显示STARTING但实际已运行解答: 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。6.2 显存问题问题: 显存不足解答: Graphormer模型较小(3.7GB)RTX 4090 24GB完全可以运行。6.3 端口访问问题问题: 端口无法访问解决方案:检查防火墙设置确认端口已映射/暴露7. 总结Graphormer作为一款专为分子属性预测设计的Transformer图神经网络在药物发现和材料科学领域具有重要应用价值。通过本指南您可以快速部署和使用这个3.7GB大小的模型无需复杂的配置过程。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。