AMPL 的安装和配置教程

2025-05-23 20:53:39作者：伍希望

1. 项目的基础介绍和主要的编程语言

AMPL（ATOM Modeling PipeLine）是一个开源的、端到端的软件管道，用于数据整理、模型构建和分子属性预测，旨在推动计算机辅助药物发现。它由Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine (ATOM)联盟创建，并扩展了DeepChem的功能，支持多种机器学习和分子特征化工具，预测关键的活性、安全性和药动学相关参数。

AMPL的主要编程语言是Python，它使用Python 3.9版本。

2. 项目使用的关键技术和框架

AMPL项目使用以下关键技术和框架：

DeepChem：一个用于药物发现的深度学习库。
TensorFlow：一个用于机器学习的开源库。
PyTorch：一个用于机器学习的Python库。
DGL（Deep Graph Library）：一个用于图表示学习的库。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装AMPL之前，请确保您的系统满足以下要求：

Python 3.9环境
至少12GB的磁盘空间
CUDA 11.8（如果使用GPU）

安装步骤

以下是AMPL的详细安装步骤：

创建Python虚拟环境

打开终端或命令提示符，创建一个Python 3.9的虚拟环境：
```
export ENVROOT=~/workspace
cd $ENVROOT
python3.9 -m venv atomsci-env
```
激活虚拟环境

激活刚刚创建的虚拟环境：
```
source $ENVROOT/atomsci-env/bin/activate
```
升级pip

升级pip到最新版本：
```
pip install pip --upgrade
```

克隆AMPL仓库

克隆AMPL项目的GitHub仓库：

git clone https://github.com/ATOMScience-org/AMPL.git

安装依赖

根据您的系统（CPU或CUDA），进入AMPL的pip目录并安装相应的依赖：

CPU-only安装：

cd AMPL/pip
pip install -r cpu_requirements.txt

CUDA安装：

首先加载CUDA模块，然后运行CUDA特定的包安装：
```
module load cuda/11.8
pip install -r cuda_requirements.txt
```

如果遇到内存不足错误，可以尝试设置以下环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=<your_env>/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONUSERBASE=<your_env>
export OPENBLAS_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=48
export PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=gargage_collection_threshold:0.9,max_split_size_mb:128
export TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=true

安装开发依赖

安装pytest、绘图包等开发依赖：
```
cd AMPL/pip
pip install -r dev_requirements.txt
```
构建AMPL

返回AMPL的父目录，运行以下命令来构建“atomsci”模块：
```
cd ..
./build.sh
```
然后安装AMPL：
```
pip install -e .
```
创建Jupyter笔记本内核（可选）

如果您想从Jupyter笔记本运行AMPL，可以创建一个新的内核：
```
python -m ipykernel install --user --name atomsci-env
```