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Graphormer部署教程：Docker Compose编排Graphormer+Redis缓存服务

news 2026/5/29 3:57:31

Graphormer部署教程：Docker Compose编排Graphormer+Redis缓存服务

1. 项目概述

Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络，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。

本教程将指导您使用Docker Compose快速部署Graphormer分子属性预测模型，并集成Redis缓存服务以提升性能。我们将使用Microsoft官方发布的property-guided checkpoint版本，模型大小为3.7GB。

2. 环境准备

2.1 系统要求

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: NVIDIA显卡(推荐RTX 4090 24GB)
显存: 至少4GB可用显存

2.2 安装Docker和Docker Compose

如果您尚未安装Docker和Docker Compose，可以运行以下命令：

# 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，请重新登录终端使更改生效。

3. 部署Graphormer服务

3.1 准备部署文件

创建项目目录并准备docker-compose.yml文件：

mkdir graphormer-deployment && cd graphormer-deployment

创建docker-compose.yml文件，内容如下：

version: '3.8' services: graphormer: image: csdnmirror/graphormer:latest container_name: graphormer ports: - "7860:7860" environment: - REDIS_HOST=redis volumes: - ./models:/root/ai-models - ./logs:/root/logs deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu] depends_on: - redis redis: image: redis:6.2-alpine container_name: redis ports: - "6379:6379" volumes: - redis_data:/data command: redis-server --save 60 1 --loglevel warning volumes: redis_data:

3.2 启动服务

运行以下命令启动Graphormer和Redis服务：

docker-compose up -d

首次运行会自动下载所需的Docker镜像，这可能需要一些时间。

3.3 验证服务状态

检查服务是否正常运行：

docker-compose ps

您应该看到类似如下的输出：

Name Command State Ports -------------------------------------------------------------------------------- graphormer python app.py Up 0.0.0.0:7860->7860/tcp redis docker-entrypoint.sh redis ... Up 0.0.0.0:6379->6379/tcp

4. 使用Graphormer服务

4.1 访问Web界面

服务启动后，您可以通过浏览器访问Graphormer的Web界面：

http://<您的服务器IP>:7860

4.2 输入分子SMILES

在Web界面的「分子SMILES」输入框中输入分子结构。以下是一些常见分子的SMILES示例：

分子名称	SMILES表示
乙醇	CCO
苯	c1ccccc1
乙酸	CC(=O)O

4.3 选择预测任务

Graphormer支持两种预测任务：

property-guided: 分子属性预测
catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测

选择适合您需求的预测任务类型。

4.4 获取预测结果

点击「预测」按钮，系统将返回分子属性的预测结果。由于我们集成了Redis缓存，相同分子的重复查询将直接从缓存获取结果，显著提高响应速度。

5. 服务管理

5.1 查看服务日志

要查看Graphormer服务的实时日志：

docker-compose logs -f graphormer

查看Redis服务日志：

docker-compose logs -f redis

5.2 重启服务

如果需要重启Graphormer服务：

docker-compose restart graphormer

5.3 停止服务

要停止所有服务：

docker-compose down

这将停止并移除所有容器，但会保留Redis的数据卷。

6. 高级配置

6.1 模型路径配置

默认情况下，模型会下载到./models目录。如果您已经有预下载的模型，可以将其放在此目录下，容器启动时将自动使用。

模型路径结构应为：

./models/microsoft/Graphormer/

6.2 Redis缓存配置

Redis服务已配置为每分钟保存一次数据。您可以通过修改docker-compose.yml中的Redis配置来调整缓存策略：

command: redis-server --save 60 1 --loglevel warning

--save 60 1: 每60秒如果有至少1个键改变，则保存到磁盘
--loglevel warning: 只记录警告及以上级别的日志

7. 常见问题解决

7.1 端口冲突

如果7860或6379端口已被占用，您可以修改docker-compose.yml中的端口映射：

ports: - "新端口号:7860"

7.2 GPU不可用

如果GPU不可用，请检查：

已安装NVIDIA Docker运行时：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker

Docker已配置使用NVIDIA运行时：

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } EOF sudo systemctl restart docker