GeoBFN
Implementation for ICLR2024 Oral paper "Unified Generative Modeling of 3D Molecules with Bayesian Flow Networks"
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- bfn4molgen.yaml
- basic.py
- config.py
- test_icp_qm9.py
- test_icp_simulate_data.py
- __init__.py
- origin_rotation_icp.py
- prefetch.py
- qm9.py
- qm9_gen.py
- test_geom.ipynb
- test_qm9.ipynb
- __Init__.py
- bond_analyze.py
- metrics.py
- test_eva.ipynb
- utils.py
- validation_callback.py
- visualization.py
- __init__.py
- loss.py
- loss_utils.py
- __Init__.py
- bfn_base.py
- __Init__.py
- dynamics_base.py
- egnn_dynamics.py
- egnn_clean.py
- egnn_new.py
- ctxmgr.py
- apt_packages.txt
- requirements.txt
- Dockerfile
- Makefile
- setup_docker_for_host.sh
- .gitignore
- geobfn_train.py
- README.md
- train.mk
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/GenSI-THUAIR/GeoBFN
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd GeoBFN
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
cd ./GeoBFN/docker
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
pip install -r docker/asset/requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
4. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make # a make is all you need
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
make -f train.mk
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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