UMA 模型入门用分钟级完成催化与材料的结构弛豫和分子动力学【免费下载链接】ocpFAIR Chemistrys library of machine learning methods for chemistry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp结构弛豫、吸附能计算、分子动力学模拟这些化学与材料计算通常依赖 DFT单个催化表面结构跑上千步动力学往往需要数小时到数天。fairchem 是 FAIR Chemistry 团队发布的机器学习方法库其核心 UMAUniversal Model for Atoms是一个预训练等变神经网络选定对应的任务参数后模型直接输出 DFT 级别的能量与力。项目核心机制MoLE 如何路由参数UMA 是一个等变图神经网络把原子结构组织成图来处理。它的关键设计是线性专家混合Mixture of Linear Experts, MoLE总参数量可达 2.9 亿到 14 亿但每次推理只激活几百万个参数单次前向保持在 0.1 秒量级。模型为每个任务学习一组路由嵌入推理时指定任务名网络就切换到对应专家参数类似一台按曲目切换乐器的多声部乐器。UMA 在 5 亿个 DFT 样本上训练能量输出满足守恒性长时动力学中误差不会累积。准备工作账号、权限与环境清单 ⚙️准备 Python 3.10 与 NVIDIA GPUCUDA环境。安装核心包pip install fairchem-core需要多 GPU 并行接口时安装fairchem-core[extras]捆绑包。注册 Hugging Face 账号申请 UMA 模型仓库的访问权限并等待审批。执行huggingface-cli login保存访问令牌。如需修改源码可克隆仓库 https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp 后以编辑模式安装。上手流程四步得到能量与力预测 第一步加载预训练预测器调用pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)加载模型。uma-s-1p2 是当前最快的规格6.6M 激活 / 2.9 亿总参数uma-m-1p1 精度更高但更慢50M / 14 亿按显存选择。from fairchem.core import pretrained_mlip, FAIRChemCalculator predictor pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)第二步指定任务名创建计算器用FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20)包装预测器。任务名决定输出模拟哪种 DFT 泛函omol 对应 wB97M-VORCAomat 对应 PBE/PBEUVASPoc20 对应 RPBE另有 odac、omc、oc22、oc25 可选。calc FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20)第三步加载 ASE 结构对象用 ASE 构建Atoms对象如fcc100(Cu,(3,3,3),vacuum8)生成铜 slab然后slab.calc calc。使用 ASE 对象方便直接衔接各类优化器与动力学模块。第四步运行弛豫或动力学在结构上挂优化器静态弛豫用 LBFGS 或 FIRE动力学用 Langevin。例如LBFGS(slab).run(0.05, 100)会把结构弛豫到力阈值收敛。from ase.optimize import LBFGS LBFGS(slab).run(0.05, 100)典型使用场景催化表面吸附物弛豫oc20输入是 Cu(100) slab 加 CO 吸附物。模型按 RPBE 泛函预测能量和力LBFGS 在 100 步内收敛得到弛豫后的吸附位与吸附构型单结构耗时从小时级压缩到 0.1 秒量级。无机晶体结构优化omat输入是bulk(Fe)一类的晶胞结构。搭配 FrechetCellFilter 与 FIRE晶胞参数随原子位置同步弛豫输出优化后的晶格常数和总能量适合快速筛合金、氧化物的形成能。分子自旋态与分子动力学omol输入是小分子把spin与charge写入atoms.info。例如单重态与三重态 CH2 的能量差即自旋能隙同一任务也可在 400 K 对水分子做 Langevin 动力学并输出轨迹。大规模多 GPU 动力学输入是万至十万原子级体系预测器加workers8一个参数即可启动框架自动在多卡间分片。8 张 H100 上 8000 原子动力学约 10 步/秒比单卡快约 10 倍。性能与成本和 DFT 基线对比 速度上UMA 单结构能量/力预测在 0.1 秒量级而同样体系的 DFT 单次计算需要分钟到小时精度上UMA-1.2 相对上一版在 Open Molecules 测试集上有约 50% 的提速和约 40% 的精度提升。指标DFTVASP/ORCAUMAuma-s-1p2激活 / 总参数—6.6M / 290Muma-m-1p1 为 50M / 1.4B单结构能量力预测百原子分钟~小时0.1 秒量级8000 原子动力学8x H100常规难以进行约 10 步/秒约为单卡 10 倍10 万原子动力学难以进行约 1 ns/天常见问题与注意事项 ⚠️加载模型报 401通常是未登录 Hugging Face 或 UMA 仓库访问未审批也可以直接用HF_TOKEN环境变量传令牌。omol 任务必须设置charge与spin其余任务默认期望 charge0、spin0给错会静默输出错误结果。omol 训练数据全部是非周期分子周期晶体请改用 omat 或 oc20。OMat24 训练标签与 Materials Project 的赝势不同比较形成能要用 OMat24 自带的参考修正不能混用 MP2020。FAIRChem v2 与 v1 的预训练模型不兼容从不可信来源运行 YAML 配置相当于执行任意代码需谨慎。适合谁与下一步建议如果你需要批量跑弛豫、吸附能或分子动力学并能接受绝对能量上较小偏差换取数量级的提速UMA 值得尝试。建议先复现上文单结构能量预测再接 LBFGS/Langevin 做弛豫与动力学有训练或微调需求时可查看仓库 configs/uma 目录下的训练、微调与评测配置文件。【免费下载链接】ocpFAIR Chemistrys library of machine learning methods for chemistry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 UMA 模型入门：用分钟级完成催化与材料的结构弛豫和分子动力学
UMA 模型入门用分钟级完成催化与材料的结构弛豫和分子动力学【免费下载链接】ocpFAIR Chemistrys library of machine learning methods for chemistry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp结构弛豫、吸附能计算、分子动力学模拟这些化学与材料计算通常依赖 DFT单个催化表面结构跑上千步动力学往往需要数小时到数天。fairchem 是 FAIR Chemistry 团队发布的机器学习方法库其核心 UMAUniversal Model for Atoms是一个预训练等变神经网络选定对应的任务参数后模型直接输出 DFT 级别的能量与力。项目核心机制MoLE 如何路由参数UMA 是一个等变图神经网络把原子结构组织成图来处理。它的关键设计是线性专家混合Mixture of Linear Experts, MoLE总参数量可达 2.9 亿到 14 亿但每次推理只激活几百万个参数单次前向保持在 0.1 秒量级。模型为每个任务学习一组路由嵌入推理时指定任务名网络就切换到对应专家参数类似一台按曲目切换乐器的多声部乐器。UMA 在 5 亿个 DFT 样本上训练能量输出满足守恒性长时动力学中误差不会累积。准备工作账号、权限与环境清单 ⚙️准备 Python 3.10 与 NVIDIA GPUCUDA环境。安装核心包pip install fairchem-core需要多 GPU 并行接口时安装fairchem-core[extras]捆绑包。注册 Hugging Face 账号申请 UMA 模型仓库的访问权限并等待审批。执行huggingface-cli login保存访问令牌。如需修改源码可克隆仓库 https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp 后以编辑模式安装。上手流程四步得到能量与力预测 第一步加载预训练预测器调用pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)加载模型。uma-s-1p2 是当前最快的规格6.6M 激活 / 2.9 亿总参数uma-m-1p1 精度更高但更慢50M / 14 亿按显存选择。from fairchem.core import pretrained_mlip, FAIRChemCalculator predictor pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)第二步指定任务名创建计算器用FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20)包装预测器。任务名决定输出模拟哪种 DFT 泛函omol 对应 wB97M-VORCAomat 对应 PBE/PBEUVASPoc20 对应 RPBE另有 odac、omc、oc22、oc25 可选。calc FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20)第三步加载 ASE 结构对象用 ASE 构建Atoms对象如fcc100(Cu,(3,3,3),vacuum8)生成铜 slab然后slab.calc calc。使用 ASE 对象方便直接衔接各类优化器与动力学模块。第四步运行弛豫或动力学在结构上挂优化器静态弛豫用 LBFGS 或 FIRE动力学用 Langevin。例如LBFGS(slab).run(0.05, 100)会把结构弛豫到力阈值收敛。from ase.optimize import LBFGS LBFGS(slab).run(0.05, 100)典型使用场景催化表面吸附物弛豫oc20输入是 Cu(100) slab 加 CO 吸附物。模型按 RPBE 泛函预测能量和力LBFGS 在 100 步内收敛得到弛豫后的吸附位与吸附构型单结构耗时从小时级压缩到 0.1 秒量级。无机晶体结构优化omat输入是bulk(Fe)一类的晶胞结构。搭配 FrechetCellFilter 与 FIRE晶胞参数随原子位置同步弛豫输出优化后的晶格常数和总能量适合快速筛合金、氧化物的形成能。分子自旋态与分子动力学omol输入是小分子把spin与charge写入atoms.info。例如单重态与三重态 CH2 的能量差即自旋能隙同一任务也可在 400 K 对水分子做 Langevin 动力学并输出轨迹。大规模多 GPU 动力学输入是万至十万原子级体系预测器加workers8一个参数即可启动框架自动在多卡间分片。8 张 H100 上 8000 原子动力学约 10 步/秒比单卡快约 10 倍。性能与成本和 DFT 基线对比 速度上UMA 单结构能量/力预测在 0.1 秒量级而同样体系的 DFT 单次计算需要分钟到小时精度上UMA-1.2 相对上一版在 Open Molecules 测试集上有约 50% 的提速和约 40% 的精度提升。指标DFTVASP/ORCAUMAuma-s-1p2激活 / 总参数—6.6M / 290Muma-m-1p1 为 50M / 1.4B单结构能量力预测百原子分钟~小时0.1 秒量级8000 原子动力学8x H100常规难以进行约 10 步/秒约为单卡 10 倍10 万原子动力学难以进行约 1 ns/天常见问题与注意事项 ⚠️加载模型报 401通常是未登录 Hugging Face 或 UMA 仓库访问未审批也可以直接用HF_TOKEN环境变量传令牌。omol 任务必须设置charge与spin其余任务默认期望 charge0、spin0给错会静默输出错误结果。omol 训练数据全部是非周期分子周期晶体请改用 omat 或 oc20。OMat24 训练标签与 Materials Project 的赝势不同比较形成能要用 OMat24 自带的参考修正不能混用 MP2020。FAIRChem v2 与 v1 的预训练模型不兼容从不可信来源运行 YAML 配置相当于执行任意代码需谨慎。适合谁与下一步建议如果你需要批量跑弛豫、吸附能或分子动力学并能接受绝对能量上较小偏差换取数量级的提速UMA 值得尝试。建议先复现上文单结构能量预测再接 LBFGS/Langevin 做弛豫与动力学有训练或微调需求时可查看仓库 configs/uma 目录下的训练、微调与评测配置文件。【免费下载链接】ocpFAIR Chemistrys library of machine learning methods for chemistry项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/oc/ocp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考