使用Matlab程序删除指定数量的原子（LAMMPS）

最新推荐文章于 2025-03-25 21:58:09 发布

独行侠影

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本文介绍了如何用Matlab程序删除LAMMPS分子动力学模拟中的指定数量原子。通过读取、解析、更新和写入LAMMPS输入文件，实现原子的删除操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用Matlab程序删除指定数量的原子（LAMMPS）

LAMMPS是一种常用的分子动力学模拟软件，广泛应用于材料科学和计算化学领域。在LAMMPS中，有时我们需要删除系统中的一些原子，以便进行后续的模拟和分析。本文将介绍如何通过编写Matlab程序来删除指定数量的原子。

首先，我们需要准备一个LAMMPS输入文件，其中包含要模拟的原子体系的初始状态。假设我们已经有了一个名为"input.lammps"的输入文件。接下来，我们将使用Matlab来编辑这个文件，删除指定数量的原子。

下面是一个示例Matlab程序，演示了如何删除指定数量的原子：

% 指定要删除的原子数量
numAtomsToDelete = 100;

% 读取LAMMPS输入文件
inputFile = 'input.lammps'

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Qwen-14B-Chat-Int4推理报错:ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file

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按照提示，pip安装这两个包，结果报错： ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory。发现是由于安装的 auto-gptq版本与conda安装的CUDA版本冲突所导致。在 Qwen-14B-Chat-Int4推理时，发现报错，缺少 optimum 和 auto-gptq 两个pip包。安装了跟我conda环境与cuda版本相匹配的 AutoGPTQ，问题解决。

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2198

参考:https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/blob/87350fefb9081dadec111cea9b315d009d877a87/examples/quant_custom_data.py。参考：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/quantization/auto_awq.html。参考：https://github.com/vllm-project/vllm/issues/1538。应该是vllm暂时还不支持。

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llama2使用gptq量化踩坑记录

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我刚开始直接pip install auto-gptq，产生了一系列的问题。本地是CUDA11.6，首先的问题是无法量化。gptq本身是一个github仓库，随后集成在了Transformers 库里，介绍如下：optimum🤗Transformers**已经整合了*，**用于对语言模型进行GPTQ量化。您可以以8、4、3甚至2位加载和量化您的模型，而不会对性能产生很大的影响，并且能够提高推理速度！这在大多数GPU硬件上都得到支持。optimum。

关于pycharm安装GDAL包失败的问题

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【转发】为了能够在中文上训练出一个能够和ChatGPT能力接近的中文大模型，我们开放了AtomGPT项目AtomGPT基于LLaMA的模型架构，从0开始训练，希望能在训练的过程中，将模型能力得到提升的进化过程展示出来，感受到模型学习的过程。(ps:各位大佬，如果本项目能给您带来一点点帮助，麻烦点个⭐️吧)

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1、按照网上搜索的一些代码，如使用auto_gptq原生库进行训练后量化，可能会正常量化，但是在线推理时会出现如找不到bin文件或者tf文件，即模型权重文件，所以和网上大部分代码不同的地方在于，需要提前保存对应模型的权重文件，如果是BaiChuan13B，那么在进行模型量化前，对其进行保存。按照上述步骤，此时模型量化文件保存成功，接下来就是模型在线推理。

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当一些权重被中间更新推到网格之外时，这种效果可能会恶化。一个简单的启发式应用来防止这种情况：异常值一出现就被量化。这个过程可能需要大量的计算，特别是对于LLMs。为了解决这个问题，OBQ方法使用了一种技巧，避免在每次简化权重时重新进行整个计算。量化权重后，它通过删除与该权重相关的行和列(使用高斯消去)来调整计算中使用的矩阵(Hessian矩阵)。该方法还采用向量化的方法，一次处理多行权矩阵。尽管OBQ的效率很高，但随着权值矩阵的增大，OBQ的计算时间也会显著增加。

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