Graphormer部署教程：Traefik动态路由+多模型服务（Graphormer/QM9）共存

Graphormer部署教程Traefik动态路由多模型服务Graphormer/QM9共存1. 项目概述Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络专门为分子图原子-键结构的全局结构建模与属性预测而设计。该模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异大幅超越了传统GNN方法。核心特点模型名称microsoft/Graphormer (Distributional-Graphormer)版本property-guided checkpoint模型大小3.7GB部署日期2026-03-272. 模型基础信息2.1 模型规格项目值模型名称Graphormer模型类型分子属性预测 (Molecular Property Prediction)主要用途药物发现、材料科学、分子建模输入格式SMILES 分子结构任务类型catalyst-adsorption, property-guided2.2 功能特点分子属性预测根据分子结构预测化学性质药物发现帮助识别潜在药物分子材料科学预测材料分子特性图神经网络基于分子图结构进行预测3. 部署准备3.1 环境要求硬件建议使用NVIDIA GPU如RTX 4090 24GB软件Python 3.11 (miniconda torch28环境)PyTorch 2.8.0RDKit (分子数据处理)PyTorch Geometric (图神经网络)3.2 依赖安装conda create -n graphormer python3.11 conda activate graphormer pip install rdkit-pypi torch-geometric ogb gradio4. 服务部署与配置4.1 基础服务部署下载模型文件到指定目录mkdir -p /root/ai-models/microsoft/Graphormer/ # 将模型文件放入上述目录创建Supervisor配置文件vim /etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf配置文件内容[program:graphormer] command/root/miniconda3/envs/graphormer/bin/python /root/graphormer/app.py directory/root/graphormer autostarttrue autorestarttrue stderr_logfile/root/logs/graphormer.log stdout_logfile/root/logs/graphormer.log4.2 Traefik动态路由配置安装Traefikdocker run -d -p 8080:8080 -p 80:80 \ -v $PWD/traefik.yml:/etc/traefik/traefik.yml \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ traefik:v2.10配置动态路由规则traefik.ymlhttp: routers: graphormer: rule: PathPrefix(/graphormer) service: graphormer middlewares: [strip] qm9: rule: PathPrefix(/qm9) service: qm9 middlewares: [strip] services: graphormer: loadBalancer: servers: - url: http://host.docker.internal:7860 qm9: loadBalancer: servers: - url: http://host.docker.internal:7861 middlewares: strip: stripPrefix: prefixes: [/graphormer, /qm9]5. 服务管理5.1 基本操作命令# 查看服务状态 supervisorctl status graphormer # 启动服务 supervisorctl start graphormer # 停止服务 supervisorctl stop graphormer # 重启服务 supervisorctl restart graphormer # 查看日志 tail -f /root/logs/graphormer.log5.2 多模型共存配置要实现Graphormer与QM9模型共存为QM9模型分配不同端口如7861在Traefik中配置对应的路由规则确保Supervisor分别管理两个服务6. 使用指南6.1 访问方式服务运行在端口7860可通过以下方式访问http://服务器地址:7860或通过Traefik路由http://服务器地址/graphormer6.2 预测步骤输入分子SMILES在输入框中输入分子结构选择预测任务property-guided: 属性预测catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测点击预测获取结果6.3 SMILES示例分子SMILES乙醇CCO苯c1ccccc1乙酸CC(O)O甲烷C水O甲醛CO7. 常见问题解决7.1 服务状态问题问题服务显示STARTING但实际已运行解决这是正常的模型首次加载需要时间。等几分钟后状态会变为RUNNING。7.2 资源问题问题显存不足解决Graphormer模型较小3.7GBRTX 4090 24GB完全可以运行。7.3 访问问题问题端口无法访问解决检查防火墙设置确认端口已映射/暴露检查Traefik路由配置是否正确8. 总结本教程详细介绍了Graphormer分子属性预测模型的部署方法重点讲解了如何通过Traefik实现动态路由和多模型服务共存。通过这种架构我们可以灵活扩展多个模型服务统一管理访问入口实现负载均衡和故障转移这种部署方式特别适合需要同时运行多个AI模型的科研和生产环境能够有效提高资源利用率和系统稳定性。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。