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如何上手UMA模型fairchem快速入门指南【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单次DFT能量计算要跑数小时筛上千个吸附位点几乎不可行。本文面向有基础Python能力的开发者fairchem是Meta FAIR Chemistry的材料机器学习库带你用其中的UMA模型在几分钟内跑出第一个计算结果。它解决的痛点筛吸附能太慢Cu表面上千个位点DFT每个位点松弛半小时排队两周起步调个参数就得整批重跑。MD时间尺度断层DFT分子动力学AIMD通常只能跑几皮秒而催化和蛋白过程在纳秒级UMA官方基准在10万以上原子体系可达约1 ns/day。多领域切换贵分子、催化、无机材料过去各要一套模型和参数UMA只需改一个task_name。核心概念等变GNN能量和力随分子旋转平移一致变化的图神经网络天然满足能量守恒。MoLE混合线性专家动态路由只激活部分参数总参数2.9亿推理仅用660万。数据规模5亿 DFT样本训练UMA 1.2达5.2亿覆盖催化到MOF共7个领域。上图为OC数据生成流程从slab与吸附质构型生成到DFT计算产出UMA依赖的训练样本。从0到第一个结果申请模型访问注册Hugging Face账号申请facebook/UMA仓库访问。你会看到获批后即可下载模型权重。坑不申请直接加载会报401。安装库pip install fairchem-core要求Python 3.10。你会看到import fairchem.core不报错。坑v2与v1代码和旧模型不兼容。登录令牌huggingface-cli login。你会看到令牌存入本地后续加载自动复用。坑令牌需勾选gated仓库读权限否则仍401。构建计算器pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)加载模型再包进FAIRChemCalculator并指定task_name。你会看到权重下载到本地缓存。坑task_name要与领域匹配oc20不含氧化物。跑第一个计算把计算器挂到ASE atoms对象上读能量和力。你会看到首次get_potential_energy()返回eV值。坑官方示例均加载到cuda必须有GPU。实战跑通一个完整任务选oc20任务把CO分子在Cu(100)表面上做结构松弛。输入Cu(100) 3×3×3 slab8 Å真空层CO置于2.0 Å高的bridge位。操作加载uma-s-1p2、任务设为oc20用LBFGS以0.05 eV/Å力阈值松弛predictor pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda) calc FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20) slab fcc100(Cu, (3, 3, 3), vacuum8, periodicTrue) add_adsorbate(slab, molecule(CO), 2.0, bridge); slab.calc calc LBFGS(slab).run(0.05, 100)输出松弛后的结构以及每一步的总能量与力大小。结果解读吸附能 E_松弛 − E_slab − E_自由CO越负越稳把位点换成top或hollow再跑一遍各位点能量排序就是选活性位的直接依据。上图是UMA用于分析的CO2还原反应CO2RR结果汇总即同一任务框架下做催化剂筛选的场景。性能与边界以下数字均出自官方资料uma-s-1p2激活参数660万UMA系列中最快多数基准上保持SOTA。UMA 1.22026年3月发布turbo模式比1.1快约50%Open Molecules测试集精度提升约40%。8×H100上8000原子MD约10 qps比单GPU推理快约10倍10万原子体系约1 ns/day。已验证到数百GPU规模体系上限100万原子单张H100上批量小体系最高提速4倍。对照传统方法AIMD通常止步于几psUMA约1 ns/day时间尺度差三个数量级以上。不适用的场景omol在非周期分子数据上训练跑周期晶体不建议换omat或oc20。oc20不含氧化物与显式溶剂odac训练数据只覆盖CO2/H2O吸附新MOF结构样本少预测需谨慎。上图是柔性MOF WOBHEB的结构与CO2/H2O进入孔道的过程即odac任务训练数据覆盖的唯一体系类型。常见问题加载模型报401错误未申请UMA仓库访问或令牌没有gated仓库读权限。task_name该选哪个分子用omol异相催化用oc20无机用omatMOF用odac分子晶体用omc。omol能跑周期晶体吗训练数据非周期不建议周期体系用omat或oc20。v1的代码和模型为什么不能用了v2是破坏性变更UMA 1.0检查点已弃用需装旧版本。进阶资源快速上手与任务清单docs/core/quickstart.mdUMA模型与任务说明docs/core/uma.mdUMA模型实现src/fairchem/core/models/uma/推理与ASE计算器接口src/fairchem/core/calculate/模型权重Hugging Face上的facebook/UMA仓库gated需先申请访问fairchem加UMA给你的是一个快速、能量守恒、覆盖7个领域的统一推理入口。下一步先按上文跑通CO/Cu(100)松弛再把你的结构换进去、套进循环跑通第一批吸附能筛选。【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 如何上手UMA模型：fairchem快速入门指南
如何上手UMA模型fairchem快速入门指南【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单次DFT能量计算要跑数小时筛上千个吸附位点几乎不可行。本文面向有基础Python能力的开发者fairchem是Meta FAIR Chemistry的材料机器学习库带你用其中的UMA模型在几分钟内跑出第一个计算结果。它解决的痛点筛吸附能太慢Cu表面上千个位点DFT每个位点松弛半小时排队两周起步调个参数就得整批重跑。MD时间尺度断层DFT分子动力学AIMD通常只能跑几皮秒而催化和蛋白过程在纳秒级UMA官方基准在10万以上原子体系可达约1 ns/day。多领域切换贵分子、催化、无机材料过去各要一套模型和参数UMA只需改一个task_name。核心概念等变GNN能量和力随分子旋转平移一致变化的图神经网络天然满足能量守恒。MoLE混合线性专家动态路由只激活部分参数总参数2.9亿推理仅用660万。数据规模5亿 DFT样本训练UMA 1.2达5.2亿覆盖催化到MOF共7个领域。上图为OC数据生成流程从slab与吸附质构型生成到DFT计算产出UMA依赖的训练样本。从0到第一个结果申请模型访问注册Hugging Face账号申请facebook/UMA仓库访问。你会看到获批后即可下载模型权重。坑不申请直接加载会报401。安装库pip install fairchem-core要求Python 3.10。你会看到import fairchem.core不报错。坑v2与v1代码和旧模型不兼容。登录令牌huggingface-cli login。你会看到令牌存入本地后续加载自动复用。坑令牌需勾选gated仓库读权限否则仍401。构建计算器pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda)加载模型再包进FAIRChemCalculator并指定task_name。你会看到权重下载到本地缓存。坑task_name要与领域匹配oc20不含氧化物。跑第一个计算把计算器挂到ASE atoms对象上读能量和力。你会看到首次get_potential_energy()返回eV值。坑官方示例均加载到cuda必须有GPU。实战跑通一个完整任务选oc20任务把CO分子在Cu(100)表面上做结构松弛。输入Cu(100) 3×3×3 slab8 Å真空层CO置于2.0 Å高的bridge位。操作加载uma-s-1p2、任务设为oc20用LBFGS以0.05 eV/Å力阈值松弛predictor pretrained_mlip.get_predict_unit(uma-s-1p2, devicecuda) calc FAIRChemCalculator(predictor, task_nameoc20) slab fcc100(Cu, (3, 3, 3), vacuum8, periodicTrue) add_adsorbate(slab, molecule(CO), 2.0, bridge); slab.calc calc LBFGS(slab).run(0.05, 100)输出松弛后的结构以及每一步的总能量与力大小。结果解读吸附能 E_松弛 − E_slab − E_自由CO越负越稳把位点换成top或hollow再跑一遍各位点能量排序就是选活性位的直接依据。上图是UMA用于分析的CO2还原反应CO2RR结果汇总即同一任务框架下做催化剂筛选的场景。性能与边界以下数字均出自官方资料uma-s-1p2激活参数660万UMA系列中最快多数基准上保持SOTA。UMA 1.22026年3月发布turbo模式比1.1快约50%Open Molecules测试集精度提升约40%。8×H100上8000原子MD约10 qps比单GPU推理快约10倍10万原子体系约1 ns/day。已验证到数百GPU规模体系上限100万原子单张H100上批量小体系最高提速4倍。对照传统方法AIMD通常止步于几psUMA约1 ns/day时间尺度差三个数量级以上。不适用的场景omol在非周期分子数据上训练跑周期晶体不建议换omat或oc20。oc20不含氧化物与显式溶剂odac训练数据只覆盖CO2/H2O吸附新MOF结构样本少预测需谨慎。上图是柔性MOF WOBHEB的结构与CO2/H2O进入孔道的过程即odac任务训练数据覆盖的唯一体系类型。常见问题加载模型报401错误未申请UMA仓库访问或令牌没有gated仓库读权限。task_name该选哪个分子用omol异相催化用oc20无机用omatMOF用odac分子晶体用omc。omol能跑周期晶体吗训练数据非周期不建议周期体系用omat或oc20。v1的代码和模型为什么不能用了v2是破坏性变更UMA 1.0检查点已弃用需装旧版本。进阶资源快速上手与任务清单docs/core/quickstart.mdUMA模型与任务说明docs/core/uma.mdUMA模型实现src/fairchem/core/models/uma/推理与ASE计算器接口src/fairchem/core/calculate/模型权重Hugging Face上的facebook/UMA仓库gated需先申请访问fairchem加UMA给你的是一个快速、能量守恒、覆盖7个领域的统一推理入口。下一步先按上文跑通CO/Cu(100)松弛再把你的结构换进去、套进循环跑通第一批吸附能筛选。【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