【免费下载】 AlphaFold3 安装与运行指南：从零开始部署蛋白质结构预测系统-优快云博客

AlphaFold3 安装与运行指南：从零开始部署蛋白质结构预测系统

前言

AlphaFold3 是 DeepMind 推出的最新蛋白质结构预测工具，它在预测精度和适用范围上都较前代有显著提升。本文将详细介绍如何在 Linux 系统上完整部署 AlphaFold3 环境，包括硬件要求、软件依赖安装、数据库获取以及实际运行预测的全过程。

系统要求

硬件需求

计算设备：必须使用 Linux 系统（推荐 Ubuntu 22.04 LTS）
GPU：NVIDIA GPU，计算能力 8.0 或更高（如 A100/H100 80GB）
- 已验证 A100 80GB 可处理最多 5,120 tokens 的输入
内存：至少 64GB RAM（处理长序列目标时需要更多）
存储：推荐 1TB SSD 空间用于存储遗传数据库

软件依赖

CUDA 12.6
cuDNN
Docker 或 Singularity
NVIDIA 驱动

环境准备

1. 基础系统配置

建议使用干净的 Ubuntu 22.04 LTS 系统镜像。如果使用云服务，可以选择配备 A100 80GB GPU 的实例类型。

2. Docker 安装与配置

安装 Docker CE

sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo docker run hello-world

配置 Rootless Docker

sudo apt-get install -y uidmap systemd-container
sudo machinectl shell $(whoami)@ /bin/bash -c 'dockerd-rootless-setuptool.sh install && sudo loginctl enable-linger $(whoami) && DOCKER_HOST=unix:///run/user/1001/docker.sock docker context use rootless'

3. NVIDIA 驱动与工具安装

安装驱动

sudo apt-get -y install alsa-utils ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers install
sudo nvidia-smi --gpu-reset
nvidia-smi  # 验证驱动安装

配置 Docker NVIDIA 支持

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
    
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker --config=$HOME/.config/docker/daemon.json
systemctl --user restart docker
sudo nvidia-ctk config --set nvidia-container-cli.no-cgroups --in-place

验证 GPU 容器访问：

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

获取 AlphaFold3 资源

1. 源代码获取

git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold3.git
cd alphafold3

2. 遗传数据库下载

AlphaFold3 需要以下数据库：

BFD small
MGnify
PDB (mmCIF 格式)
PDB seqres
UniProt
UniRef90
NT
RFam
RNACentral

使用提供的脚本下载（约 252GB 下载，解压后 630GB）：

./fetch_databases.sh [<DB_DIR>]

注意：

数据库目录不应放在 AlphaFold3 仓库内
推荐使用 SSD 存储以提高性能
确保数据库目录有读写权限

3. 模型参数获取

需要填写申请表获取模型参数，审批通常需要 2-3 个工作日。获取后将参数保存在 <MODEL_PARAMETERS_DIR> 目录。

构建运行环境

Docker 方式

构建镜像

docker build -t alphafold3 -f docker/Dockerfile .

运行预测

准备输入 JSON 文件后：

docker run -it \
    --volume $HOME/af_input:/root/af_input \
    --volume $HOME/af_output:/root/af_output \
    --volume <MODEL_PARAMETERS_DIR>:/root/models \
    --volume <DB_DIR>:/root/public_databases \
    --gpus all \
    alphafold3 \
    python run_alphafold.py \
    --json_path=/root/af_input/fold_input.json \
    --model_dir=/root/models \
    --output_dir=/root/af_output

Singularity 方式

安装 Singularity

wget https://github.com/sylabs/singularity/releases/download/v4.2.1/singularity-ce_4.2.1-jammy_amd64.deb
sudo dpkg --install singularity-ce_4.2.1-jammy_amd64.deb
sudo apt-get install -f

构建 Singularity 镜像

docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2
docker tag alphafold3 localhost:5000/alphafold3
docker push localhost:5000/alphafold3

SINGULARITY_NOHTTPS=1 singularity build alphafold3.sif docker://localhost:5000/alphafold3:latest

运行预测

singularity exec \
     --nv \
     --bind $HOME/af_input:/root/af_input \
     --bind $HOME/af_output:/root/af_output \
     --bind <MODEL_PARAMETERS_DIR>:/root/models \
     --bind <DB_DIR>:/root/public_databases \
     alphafold3.sif \
     python run_alphafold.py \
     --json_path=/root/af_input/fold_input.json \
     --model_dir=/root/models \
     --output_dir=/root/af_output

性能优化建议

数据库位置：将常用数据库放在 SSD 上可显著提高搜索速度
多数据库路径：可以同时指定多个数据库路径，系统会优先使用前面的路径
内存管理：处理大型蛋白质时监控内存使用情况
GPU 选择：更大显存的 GPU 可以处理更复杂的结构预测

常见问题解决

GPU 通信错误：如果 nvidia-smi 报错，尝试重启系统
权限问题：确保数据库目录有正确权限（755）
存储空间不足：预留足够的空间用于数据库和中间文件
驱动兼容性：确保 CUDA 版本与驱动版本匹配

结语

本文详细介绍了 AlphaFold3 的完整安装和运行流程。作为目前最先进的蛋白质结构预测工具，AlphaFold3 的部署需要一定的硬件资源和配置工作，但按照本指南步骤操作，大多数用户应该能够成功搭建自己的预测环境。对于研究用途，建议仔细阅读并遵守模型参数的使用条款。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考