NEP 操作演示
这里,我们以 MatPL 源码根目录/example/HfO2/nep_demo
为例(HfO2 训练集来源),演示 NEP 模型的训练、测试、lammps模拟以及其他功能。案例目录结构如下所示。
HfO2/
├── atom.config
├── pwdata/
└── nep_demo/
├── nep_test.json
├── nep_train.json
├── train.job
└── nep_lmps/
├── in.lammps
├── lmp.config
├── nep_to_lmps.txt
├── runcpu.job
└── rungpu.job
- pwdata 目录为训练数据目录
- nep_train.json 是训练 NEP 力场输入参数文件
- nep_test.json 是测试 NEP 力场输入参数文件
- train.job 是slurm 提交训练任务例子
- nep_lmps 目录下 为 NEP 力场的 lammps md例子
- 力场文件 nep_to_lmps.txt
- 初始结构 lmp.config
- 控制文件 in.lammps
- runcpu.job 和 rungpu.job 是 slurm 脚本例子
train 训练
在 nep_demo 目录下使用如下命令即可开始训练:
MatPL train nep_train.json
# 或修改环境变量之后通过slurm 提交训练任务 sbatch train.job
输入文件解释
nep_train.json 中的内容如下所示,关于 NEP 的参数解释,请参考 NEP 参数手册:
{
"model_type": "NEP",
"atom_type": [
8, 72
],
"optimizer": {
"optimizer": "ADAM",
"epochs": 30,
"batch_size": 1,
"print_freq": 10,
"train_energy": true,
"train_force": true,
"train_virial": true
},
"format": "pwmlff/npy",
"train_data": [
"../pwdata/init_000_50/", "../pwdata/init_002_50/",
"../pwdata/init_004_50/", "../pwdata/init_006_50/",
"../pwdata/init_008_50/", "../pwdata/init_010_50/",
"../pwdata/init_012_50/", "../pwdata/init_014_50/",
"../pwdata/init_016_50/", "../pwdata/init_018_50/",
"../pwdata/init_020_20/", "../pwdata/init_022_20/",
"../pwdata/init_024_20/", "../pwdata/init_026_20/",
"../pwdata/init_001_50/", "../pwdata/init_003_50/",
"../pwdata/init_005_50/", "../pwdata/init_007_50/",
"../pwdata/init_009_50/", "../pwdata/init_011_50/",
"../pwdata/init_013_50/", "../pwdata/init_015_30/",
"../pwdata/init_017_50/", "../pwdata/init_019_50/",
"../pwdata/init_021_20/", "../pwdata/init_023_20/",
"../pwdata/init_025_20/", "../pwdata/init_027_20/"
],
"valid_data":[
"../pwdata/init_000_50/", "../pwdata/init_004_50/",
"../pwdata/init_008_50/"
]
}
训练结束后的力场文件目录请参考 model_record 详解
test 测试
test 命令支持来自 MatPL nep_model.ckpt
力场文件,以及在 lammps 或 GPUMD 中使用的 nep5.txt
格式文件。
MatPL test nep_test.json
test.json 中的内容如下所示,参数解释请参考 参数手册
{
"model_type": "NEP",
"format": "pwmlff/npy",
"model_load_file": "./model_record/nep_model.ckpt",
"test_data": [
"../init_000_50", "../init_004_50", "../init_008_50",
"../init_012_50", "../init_016_50", "../init_020_20",
"../init_024_20", "../init_001_50", "../init_005_50",
"../init_009_50", "../init_013_50", "../init_017_50",
"../init_021_20", "../init_025_20", "../init_002_50",
"../init_006_50", "../init_010_50", "../init_014_50",
"../init_018_50", "../init_022_20", "../init_026_20",
"../init_003_50", "../init_007_50", "../init_011_50",
"../init_015_30", "../init_019_50", "../init_023_20",
"../init_027_20"
]
}
测试结束后的力场文件目录请参考 test_result 详解
infer 推理单结构
infer 命令支持来自MatPL nep_model.ckpt
力场文件、GPUMD 的 nep4.txt
文件、 lammps 和 GPUMD 中通用的nep5.txt
格式文件。
MatPL infer nep_model.ckpt atom.config pwmat/config
MatPL infer gpumd_nep.txt 0.lammpstrj lammps/dump Hf O
# Hf O 为 lammps/dump格式的结构中的元素名称,Hf为结构中1号元素类型,O为元素中2号元素类型
推理成功后,将在窗口输出推理的总能、每原子能量、每原子受力和维里
其他命令
totxt
用于把 MatPL
训练的 nep_model.ckpt
文件转换为 txt 格式的nep5.txt
文件,该文件可用于 GPUMD 或 lammps-MatPL 中做分子动力学模拟。
MatPL totxt nep_model.ckpt
执行成功将在执行该命令的所在目录生成名称为nep5.txt
文件
lammps MD
step1. 准备力场文件
将训练完成后生成的nep_model.ckpt
力场文件用于 lammps 模拟,您需要
提取力场文件,您只需要输入如下命令
MatPL totxt nep_model.ckpt
转换成功之后,您将得到一个力场文件nep5.txt
。
如果您的模型正常训练结束,在model_record
目录下会存在一个nep5.txt
文件,您可以直接使用。
此外,也支持 GPUMD 的 NEP5、 NEP4 力场文件
。
step2. 准备输入控制文件
您需要在lammps的输入控制文件中设置如下力场,这里以HfO2为例(HfO2/nep_demo/nep_lmps
pair_style matpl nep_to_lmps.txt
pair_coeff * * 8 72
-
pair_style 设置力场文件路径,这里
matpl
为固定格式,代表使用MatPL中力场,nep_to_lmps.txt
为力场文件路径这里也支持多模型的偏差值输出,该功能一般用于主动学习采用中。您可以指定多个模型,在模拟中将使用第1个模型做MD,其他模型参与偏差值计算,例如例子中所示,此时pair_style设置为如下:
pair_style matpl 0_nep_to_lmps.txt 1_nep_to_lmps.txt 2_nep_to_lmps.txt 3_nep_to_lmps.txt out_freq ${DUMP_FREQ} out_file model_devi.out
pair_coeff * * 8 72 -
pair_coeff 指定待模拟结构中的原子类型对应的原子序号。例如,如果您的结构中
1
为O
元素,2
为Hf
元素,设置pair_coeff * * 8 72
即可。
这里也可以将 nep_to_lmps.txt
文件替换为您的 GPUMD 中的 NEP4 或 NEP5 力场文件。
step3 启动lammps模拟
# 加载 lammps 环境变量env.sh 文件,正确安装后,该文件位于 lammps 源码根目录下
source /the/path/of/lammps/env.sh
# 执行lammps命令
mpirun -np N lmp_mpi -in in.lammps
这里 N 为md中的使用的 CPU 核数,如果您的设备中存在可用的GPU资源(例如 M 张GPU卡),则在运行中,N个lammps线程将平均分配到这M张卡上。我们建议您使用的 CPU 核数与您设置的 GPU 数量相同,多个线程在单个 GPU 上会由于资源竞争导致运行速度降低。
此外,lammps 接口允许跨节点以及跨节点GPU卡并行,只需要指定节点数、GPU卡数即可。