Graphormer

Graphormer 项目介绍

项目概述

Graphormer 是一个深度学习软件包，专为分子建模任务而设计，帮助研究人员和开发者训练定制化的模型。其主要目标是加速人工智能在分子科学领域的研究和应用，涉及到材料发现、药物发现等领域。Graphormer 提供的预训练模型还可以通过 Azure Quantum Elements 独家获得，为用户提供更多的计算资源和优化模型。

Graphormer v2.0 亮点

• Graphormer 支持 Open Catalyst Challenge 中使用的模型、代码和脚本。
• 提供了 PCQM4M 和 PCQM4Mv2 上的预训练模型，未来会有更多预训练模型上线。
• 支持 PyG、DGL、OGB 和 OCP 的接口和数据集。
• 兼容 fairseq 框架。
• 文档已上线，方便用户查阅。

最新动态

• 2022年3月10日：上传了一份技术报告，改进了 PCQM4M 和 Open Catalyst Project 的基准测试。
• 2021年12月22日：Graphormer v2.0 正式发布。
• 2021年12月10日：Graphormer 在 Open Catalyst Challenge 中获胜，相关技术演讲可在线查看。
• 2021年9月30日：Graphormer 被 NeurIPS 2021 接受。
• 2021年6月16日：在 KDD CUP 2021 的 Open Graph Benchmark 大规模挑战中荣获量子预测项目的第一名。

快速开始

Graphormer 的主要文档可以通过 graphormer.readthedocs.io 获取。该文档提供了入门指南，包含如何训练新模型以及如何使用新的模型类型和任务扩展 Graphormer。

安装需求和方法

可以通过 Conda 进行安装，具体步骤如下：

bash install.sh

贡献和社区

Graphormer 项目欢迎贡献与建议。大多数贡献需要签署一个贡献者许可协议（CLA），以确认你有权利并同意授予我们使用你的贡献的权利。提交拉取请求时，CLA 机器人将自动判断是否需要你提供 CLA 并做相关标记。

商标声明

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Graphormer 是一个不断发展和完善的工具，为AI分子科学的研究和发展提供了强有力的支持。通过不断的版本更新和优化，Graphormer 致力于为用户提供高效、可靠的解决方案。