Uni-Mol完整指南：5分钟掌握3D分子分析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Uni-Mol Uni-Mol是业界领先的3D分子表示学习框架，在药物设计领域具有革命性的突破意义。作为首个真正意义上的通用3D分子预训练框架，Uni-Mol在15个分子属性预测任务中的14个超越了现有最佳方法，为科研工作者和药物研发人员提供了前所未有的分析能力。
🎯 为什么选择Uni-Mol？
核心优势解析
多模态融合能力：Uni-Mol系列包含五个核心模块，每个都针对特定应用场景进行了深度优化：
| 模块 | 核心功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Uni-Mol | 通用3D分子表示学习框架 | 分子属性预测、结合位姿预测等 |
| Uni-Mol+ | 分子量子化学建模 | 构象生成与优化、量子属性预测 |
| Uni-Mol工具 | 分子属性预测工具 | 自动属性预测、表示学习 |
| Uni-Mol Docking | 蛋白质配体对接工具 | 靶向对接、复合物结构预测 |
| Uni-Mol2 | 可扩展分子预训练模型 | 从8400万到11亿参数的多尺度任务 |
突破性性能表现：
- Uni-Mol+在PCQM4MV2和OC20基准测试中大幅超越之前的最佳方法
- Uni-Mol Docking V2在PoseBusters基准中准确预测了77%以上配体的结合位姿
- Uni-Mol2成为迄今为止最大的分子预训练模型
🚀 快速体验：5分钟上手
环境配置一步到位
# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Uni-Mol.git
cd Uni-Mol
# 安装核心依赖
pip install unimol_tools --upgrade
pip install huggingface_hub
分子属性预测实战
from unimol_tools import MolTrain, MolPredict
# 训练分类模型
clf = MolTrain(task='classification',
data_type='molecule',
epochs=10,
batch_size=16,
metrics='auc')
pred = clf.fit(data = train_data)
# 模型预测
clf = MolPredict(load_model='../exp')
res = clf.predict(data = test_data)
分子表示提取
from unimol_tools import UniMolRepr
# 获取分子表示
clf = UniMolRepr(data_type='molecule', remove_hs=False)
smiles_list = 'c1ccc(cc1)C2=NCC(=O)Nc3c2cc(cc3)[N+[O]']
unimol_repr = clf.get_repr(smiles_list, return_atomic_reprs=True)
# 分子级表示
print("分子表示维度:", unimol_repr['cls_repr'].shape)
# 原子级表示
print("原子表示维度:", unimol_repr['atomic_reprs'].shape)
🔧 深度定制：按需配置
模型规模选择策略
Uni-Mol2提供从8400万到11亿参数的五个规模级别，满足不同计算资源和精度需求：
| 模型规模 | 参数量 | 适用场景 | 计算要求 |
|---|---|---|---|
| 84M | 8400万 | 快速原型、资源受限环境 | 单GPU即可运行 |
| 164M | 1.64亿 | 平衡精度与效率 | 中等计算资源 |
| 310M | 3.1亿 | 高精度需求 | 多GPU训练 |
| 570M | 5.7亿 | 专业研究 | 服务器级硬件 |
| 1.1B | 11亿 | 前沿探索 | 大规模计算集群 |
分布式训练优化
from unimol_tools import MolTrain
if __name__ == '__main__':
clf = MolTrain(
task='regression',
data_type='molecule',
epochs=10,
batch_size=16,
save_path='./model_dir',
remove_hs=False,
target_cols='TARGET',
use_ddp=True, # 启用分布式数据并行
use_gpu="all" # 使用所有可用GPU
)
pred = clf.fit(data = train_data)
⚡ 实战场景：解决实际问题
场景一：药物分子活性预测
问题：如何快速评估候选药物分子的生物活性？ 解决方案：使用Uni-Mol工具进行多任务分类训练，仅需准备包含SMILES字符串和目标值的CSV文件即可开始训练。
场景二：蛋白质-配体对接
问题：如何准确预测小分子与蛋白质的结合模式？ 解决方案：Uni-Mol Docking V2提供了端到端的解决方案：
# 单次对接
python interface/demo.py
# 批量对接
bash interface/demo_batch_one2one.sh
场景三：量子化学性质计算
问题：如何高效计算分子的量子化学性质？ 解决方案：Uni-Mol+专为此场景设计，支持从2D分子图生成优化后的3D构象。
🛠️ 问题解决：常见故障排除
环境配置问题
问题：RDKit与numpy版本冲突 解决方案：安装指定版本：pip install rdkit-pypi==2022.9.3
模型下载问题
问题：预训练模型下载缓慢 解决方案：设置镜像源：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
性能优化建议
- 小数据集：禁用DDP以避免通信开销
- 多GPU训练：合理设置
batch_size和update_freq - 内存优化：使用FP16混合精度训练
📈 进阶应用：扩展功能探索
自定义数据集训练
支持多种数据格式输入：
- CSV文件（带表头）
- 自定义字典格式
- LMDB数据库文件
模型集成部署
Uni-Mol工具支持模型导出和API集成，便于在生产环境中部署使用。
🎯 总结
Uni-Mol系列框架为3D分子分析提供了完整的解决方案，从快速原型到生产部署的各个环节都进行了深度优化。无论您是药物研发新手还是资深专家，都能在Uni-Mol中找到适合的工具和方法。
立即开始：从最简单的分子属性预测任务入手，逐步探索更复杂的应用场景，让Uni-Mol成为您药物研发工作的得力助手。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
