Graphormer部署教程：多用户并发访问下的Gradio会话隔离配置方案
Graphormer部署教程：多用户并发访问下的Gradio会话隔离配置方案
1. 项目概述
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模型。
核心参数：
- 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. 模型基础配置
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 |
| 支持任务 | catalyst-adsorption, property-guided |
2.2 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. 服务部署与管理
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 |
|---|---|
| 应用代码 | /root/graphormer/app.py |
| 日志文件 | /root/logs/graphormer.log |
| 模型文件 | /root/ai-models/microsoft/Graphormer/ |
| Supervisor配置 | /etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf |
4. 多用户会话隔离配置
4.1 Gradio会话隔离原理
当多个用户同时访问Graphormer服务时，默认情况下Gradio会共享同一个Python进程，这可能导致：
- 用户A的预测结果可能被用户B看到
- 高并发时可能出现预测结果混乱
- 模型加载冲突导致服务不稳定
解决方案：通过Gradio的queue()方法实现请求队列和会话隔离。
4.2 具体配置步骤
4.2.1 修改app.py核心代码
import gradio as gr from graphormer_model import GraphormerPredictor # 初始化模型 predictor = GraphormerPredictor() # 创建预测函数 def predict(smiles, task_type): return predictor.predict(smiles, task_type) # 创建界面时启用队列 demo = gr.Interface( fn=predict, inputs=[ gr.Textbox(label="分子SMILES"), gr.Dropdown(["property-guided", "catalyst-adsorption"], label="预测任务") ], outputs=gr.Textbox(label="预测结果"), title="Graphormer分子属性预测" ) # 关键配置：启用队列并设置并发数 demo.queue(concurrency_count=5) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)4.2.2 Supervisor配置优化
修改/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf：
[program:graphormer] command=python /root/graphormer/app.py directory=/root/graphormer user=root autostart=true autorestart=true stopasgroup=true killasgroup=true stderr_logfile=/root/logs/graphormer.err.log stdout_logfile=/root/logs/graphormer.out.log environment=PYTHONUNBUFFERED="1"4.3 性能调优建议
并发数设置：
concurrency_count应根据服务器配置调整- 建议值：GPU显存(GB)/模型大小(GB) * 0.8
- 例如24GB显存：24/3.7*0.8≈5
会话超时：
demo.queue(concurrency_count=5, api_open=False, max_size=100)资源监控：
watch -n 1 nvidia-smi
5. 使用指南
5.1 基本使用方法
- 输入分子SMILES：在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
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. 常见问题解决
6.1 服务状态异常
问题：服务显示STARTING但实际已运行
解决：模型首次加载需要时间，等待几分钟状态会变为RUNNING
6.2 显存不足
问题：预测时显存不足
解决：
- 降低
concurrency_count值 - 添加GPU监控：
demo.queue(concurrency_count=3, max_size=10)
6.3 端口访问问题
问题：无法访问7860端口
解决：
- 检查防火墙设置
- 确认端口映射
netstat -tulnp | grep 7860
7. 技术栈与依赖
- 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)
- 深度学习框架：PyTorch 2.8.0
8. 总结
通过本文介绍的Gradio会话隔离配置方案，您可以实现：
- 多用户并发访问：支持5个用户同时使用而不互相干扰
- 稳定服务：通过队列机制避免资源竞争
- 性能优化：根据服务器配置调整并发参数
实际部署中，建议根据服务器资源和用户量调整concurrency_count和max_size参数，找到最佳平衡点。
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