Graphormer部署教程：Docker Compose一键部署Graphormer服务
1. 项目介绍
Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络模型，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：
- 采用Transformer架构处理分子图数据
- 专为分子属性预测任务优化
- 支持多种分子预测任务
- 提供简单易用的Web界面
2. 环境准备
2.1 系统要求
在开始部署前，请确保您的系统满足以下要求：
- 操作系统：Ubuntu 20.04/22.04或兼容Linux发行版
- Docker：版本20.10.0或更高
- Docker Compose：版本1.29.0或更高
- GPU：推荐NVIDIA RTX 3090/4090或更高性能显卡
- 显存：至少8GB（推荐16GB以上）
2.2 安装Docker和Docker Compose
如果您的系统尚未安装Docker和Docker Compose，可以执行以下命令安装：
# 安装Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sh sudo usermod -aG docker $USER # 安装Docker Compose sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose安装完成后，建议重新登录系统使权限生效。
3. 一键部署指南
3.1 下载部署文件
首先创建一个项目目录并下载必要的部署文件：
mkdir graphormer-deploy && cd graphormer-deploy wget https://example.com/graphormer-docker-compose.yml -O docker-compose.yml3.2 配置环境变量
创建.env文件并配置必要的环境变量：
cat > .env <<EOF MODEL_PATH=/root/ai-models/microsoft/Graphormer/ PORT=7860 EOF3.3 启动服务
使用Docker Compose启动Graphormer服务：
docker-compose up -d服务启动后，会自动下载约3.7GB的模型文件，这可能需要一些时间，具体取决于您的网络速度。
4. 服务管理
4.1 查看服务状态
docker-compose ps4.2 停止服务
docker-compose down4.3 重启服务
docker-compose restart4.4 查看日志
docker-compose logs -f5. 使用指南
5.1 访问Web界面
服务启动后，您可以通过以下URL访问Web界面：
http://<服务器IP地址>:78605.2 输入分子SMILES
在Web界面的「分子SMILES」输入框中，输入您想要分析的分子结构。SMILES是一种用ASCII字符串表示分子结构的化学语言。
常见分子SMILES示例：
| 分子名称 | SMILES表示 |
|---|---|
| 水 | O |
| 乙醇 | CCO |
| 苯 | c1ccccc1 |
| 乙酸 | CC(=O)O |
5.3 选择预测任务
Graphormer支持两种主要的预测任务：
- property-guided：分子属性预测
- catalyst-adsorption：催化剂吸附预测
根据您的需求选择合适的任务类型。
5.4 获取预测结果
点击「预测」按钮后，系统会分析分子结构并返回预测结果。预测时间通常在几秒到一分钟不等，取决于分子复杂度和您的硬件性能。
6. 常见问题解答
6.1 服务启动后状态显示为STARTING
这是正常现象，因为模型首次加载需要时间。通常需要等待3-5分钟，状态会变为RUNNING。
6.2 显存不足问题
虽然Graphormer模型大小约为3.7GB，但实际运行时需要更多显存。如果遇到显存不足的问题：
- 确保您的GPU至少有8GB显存
- 尝试关闭其他占用显存的程序
- 考虑使用更高性能的GPU
6.3 端口无法访问
如果无法通过7860端口访问服务：
- 检查防火墙设置，确保端口已开放
- 确认Docker容器正常运行
- 检查端口映射是否正确
7. 技术架构
7.1 核心组件
Graphormer服务包含以下主要技术组件：
- 分子处理：RDKit
- 图神经网络：PyTorch Geometric
- Web界面：Gradio 6.10.0
- Python环境：3.11 (miniconda torch28环境)
- 深度学习框架：PyTorch 2.8.0
7.2 文件路径说明
| 内容类型 | 容器内路径 |
|---|---|
| 主程序 | /root/graphormer/app.py |
| 日志文件 | /root/logs/graphormer.log |
| 模型文件 | /root/ai-models/microsoft/Graphormer/ |
8. 总结
通过本教程，您已经学会了如何使用Docker Compose一键部署Graphormer分子属性预测服务。这种部署方式简单高效，特别适合科研人员和药物发现领域的开发者使用。
主要优势：
- 开箱即用，无需复杂配置
- 支持多种分子预测任务
- 提供直观的Web界面
- 基于Docker，环境隔离性好
现在，您可以开始使用Graphormer进行分子属性预测和药物发现相关的研究工作了！
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