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2026-03-272. 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autostarttrue服务器开机自动启动服务autorestarttrue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.conf4.2 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CO6. 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3.7GBRTX 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 GeometricWeb界面Gradio 6.10.0Python环境3.11 (miniconda torch28环境)深度学习框架PyTorch 2.8.07.2 安装的依赖包rdkit-pypi分子数据处理torch-geometric图神经网络ogbOpen Graph BenchmarkGradioWeb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。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。