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Graphormer开源模型部署手册：Supervisor开机自启+日志监控全配置

news 2026/6/7 14:04:46

Graphormer开源模型部署手册：Supervisor开机自启+日志监控全配置

1. 模型概述

Graphormer是由微软研究院开发的纯Transformer架构图神经网络模型，专门用于分子属性预测任务。该模型通过创新的分子图表示方法，在OGB、PCQM4M等分子基准测试中大幅超越传统GNN模型。

核心特点：

专为分子图（原子-键结构）的全局结构建模设计
支持多种分子属性预测任务
在药物发现和材料科学领域有重要应用价值

2. 环境准备与快速部署

2.1 系统要求

操作系统：Ubuntu 20.04/22.04 LTS
Python环境：Miniconda (Python 3.11)
GPU：NVIDIA显卡（推荐RTX 4090 24GB）
存储空间：至少10GB可用空间

2.2 一键安装命令

conda create -n torch28 python=3.11 -y conda activate torch28 pip install torch==2.8.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install rdkit-pypi torch-geometric ogb gradio==6.10.0

2.3 模型下载与配置

mkdir -p /root/ai-models/microsoft cd /root/ai-models/microsoft git clone https://github.com/microsoft/Graphormer

3. Supervisor服务配置

3.1 安装Supervisor

sudo apt update sudo apt install supervisor -y

3.2 创建配置文件

编辑/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf：

[program:graphormer] command=/root/miniconda3/envs/torch28/bin/python /root/graphormer/app.py directory=/root/graphormer user=root autostart=true autorestart=true stderr_logfile=/root/logs/graphormer_error.log stdout_logfile=/root/logs/graphormer.log environment=PYTHONPATH="/root/graphormer"

3.3 应用配置并启动

sudo supervisorctl reread sudo supervisorctl update sudo supervisorctl start graphormer

4. 服务管理与监控

4.1 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 # 查看实时日志 tail -f /root/logs/graphormer.log

4.2 日志监控设置

建议配置日志轮转，编辑/etc/logrotate.d/graphormer：

/root/logs/graphormer.log { daily rotate 7 compress missingok notifempty create 644 root root }

5. 使用指南

5.1 访问Web界面

服务运行在端口7860，访问地址：

http://<服务器IP>:7860

5.2 输入格式说明

SMILES分子结构示例：

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

5.3 预测任务选择

在输入框中输入有效的SMILES分子结构
选择预测任务类型：
- property-guided: 通用分子属性预测
- catalyst-adsorption: 催化剂吸附特性预测
点击"预测"按钮获取结果

6. 常见问题解决

6.1 服务状态显示为STARTING

这是正常现象，模型首次加载可能需要3-5分钟。耐心等待状态变为RUNNING即可。

6.2 显存不足问题

虽然Graphormer模型较小(3.7GB)，但如果遇到显存问题：

# 在app.py启动命令中添加显存优化参数 command=/root/miniconda3/envs/torch28/bin/python /root/graphormer/app.py --precision 16

6.3 端口访问问题

检查步骤：

确认防火墙设置
```
sudo ufw allow 7860
```
检查服务是否正常运行
```
netstat -tulnp | grep 7860
```

7. 技术架构解析

7.1 核心组件

组件	版本	用途
PyTorch	2.8.0	深度学习框架
RDKit	最新	分子数据处理
Torch Geometric	最新	图神经网络支持
Gradio	6.10.0	Web界面

7.2 文件目录结构

/root/ ├── ai-models/ │ └── microsoft/ │ └── Graphormer/ # 模型文件 ├── graphormer/ │ └── app.py # 主程序 └── logs/ ├── graphormer.log # 运行日志 └── graphormer_error.log # 错误日志