Graphormer部署教程：supervisorctl status/start/stop/restart命令详解
Graphormer部署教程：supervisorctl status/start/stop/restart命令详解
1. Graphormer模型简介
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。该模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异，大幅超越了传统GNN方法。
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：2026-03-27
2. 模型功能与应用场景
2.1 主要功能
Graphormer主要用于分子属性预测，可以根据输入的分子结构（SMILES格式）预测其化学性质。模型支持两种预测任务：
- property-guided：通用分子属性预测
- catalyst-adsorption：催化剂吸附预测
2.2 典型应用
- 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
- 分子建模：分析分子结构与性质关系
3. 服务部署与管理
3.1 服务管理命令详解
Graphormer使用Supervisor进行服务管理，以下是常用命令：
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 服务自启动配置
Supervisor已配置开机自启：
autostart=true：服务器开机自动启动服务autorestart=true：服务崩溃后自动重启
4. 文件路径与访问方式
4.1 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.conf |
4.2 服务访问
服务运行在端口7860，访问地址：
http://<服务器地址>:78605. 使用指南
5.1 基本使用步骤
- 在「分子SMILES」输入框中输入分子结构
- 选择预测任务类型
- 点击「预测」按钮获取结果
5.2 SMILES示例
| 分子 | SMILES |
|---|---|
| 乙醇 | CCO |
| 苯 | c1ccccc1 |
| 乙酸 | CC(=O)O |
| 甲烷 | C |
| 水 | O |
| 甲醛 | C=O |
6. 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
解决：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
解决：Graphormer模型较小（3.7GB），RTX 4090 24GB显存完全足够运行。
6.3 端口访问问题
问题：端口无法访问
解决：
- 检查防火墙设置
- 确认端口已正确映射/暴露
7. 技术栈与依赖
7.1 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 安装的依赖包
- rdkit-pypi：分子数据处理
- torch-geometric：图神经网络
- ogb：Open Graph Benchmark
- Gradio：Web界面
- PyTorch 2.8.0：深度学习框架
8. 总结
Graphormer是一款强大的分子属性预测模型，通过本教程您已经掌握了：
- 使用supervisorctl管理Graphormer服务的基本命令
- 服务状态监控与问题排查方法
- 模型的基本使用流程和SMILES输入格式
- 常见问题的解决方案
对于科研人员和药物发现工作者，Graphormer提供了高效的分子属性预测能力，可以显著提升研究效率。
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