材料性质预测、分子生成、分类等研究方向的大语言模型构建与应用

流程

1. 数据准备

   • 收集和预处理大规模材料相关数据集。
   • 格式化数据以适应模型输入。

2. 模型预训练

   • 基于Transformer架构进行大规模无监督预训练。
   • 任务：掩码语言模型（MLM）或自回归生成任务。

3. 任务微调

   • 针对特定任务（性质预测、分子生成、分类）微调模型。

4. 模型部署

   • 将训练完成的模型通过API提供服务。

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1. 数据准备

数据集

• 性质预测：使用公开数据集（如QM9、Materials Project）。
• 分子生成：使用ZINC、PubChem等包含SMILES的分子数据。
• 分类：例如毒性分类任务，使用Tox21等数据集。

数据预处理

将分子表示为SMILES序列，并清洗、标准化数据。

• 数据增强：通过SMILES随机化或分子翻转增加数据多样性。
• 转化为模型可接受的格式（如文本文件或Token序列）。

示例代码：数据加载与增强

from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
import random

# 读取SMILES数据
smiles_list = ["CCO", "C1=CC=CC=C1", "CCN(CC)CC"]  # 示例数据

# 数据增强：SMILES随机化
def randomize_smiles(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    if mol:
        return Chem.MolToSmiles(mol, doRandom=True)
    return None

# 生成增强数据
augmented_data = []
for smiles in smiles_list:
    for _ in range(5):  # 每个分子生成5个随机SMILES
        randomized = randomize_smiles(smiles)
        if randomized:
            augmented_data.append(randomized)

print("增强后的SMILES数据:", augmented_data)

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2. 模型预训练

模型架构

使用预训练语言模型（如GPT、BERT），专门处理SMILES字符串。

训练任务

• 自回归生成：预测下一个Token。
• 掩码语言模型：预测被掩盖的Token。

代码实现：预训练语言模型

使用Hugging Face框架构建SMILES的预训练模型。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments
import torch

# 加载GPT模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# 自定义SMILES数据集
class SMILESDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        smiles = self.data[idx]
        encoding = tokenizer(smiles, truncation=True, padding="max_length", max_length=128, return_tensors="pt")
        input_ids = encoding["input_ids"].squeeze(0)
        return {"input_ids": input_ids, "labels": input_ids}

# 加载数据
smiles_data = augmented_data  # 使用增强后的数据
dataset = SMILESDataset(smiles_data)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./smiles_gpt_model",
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=8,
    learning_rate=5e-5,
    save_steps=1000,
    save_total_limit=2,
    logging_dir="./logs",
)

# 使用Trainer进行预训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

# 开始预训练
trainer.train()

# 保存模型
model.save_pretrained("./smiles_gpt_model")
tokenizer.save_pretrained("./smiles_gpt_model")

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3. 任务微调

性质预测

将预训练模型的输出与回归头相连，用于预测目标性质。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch.nn as nn

# 加载预训练模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./smiles_gpt_model", num_labels=1)

# 自定义回归头
class RegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, model, num_labels):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.regressor = nn.Linear(model.config.hidden_size, num_labels)

    def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        logits = self.regressor(outputs.pooler_output)
        return logits

regression_model = RegressionModel(model, num_labels=1)

分子生成

通过采样生成满足目标性质的分子。

# 使用训练好的模型生成分子
input_text = "CCO"  # 输入初始分子
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
generated = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50, temperature=0.7, top_k=50)

# 转化为SMILES
generated_smiles = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的分子:", generated_smiles)

分类

对分子进行毒性分类。

# 修改模型头部用于二分类
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./smiles_gpt_model", num_labels=2)

# 定义分类任务微调数据
# 类似上面数据处理部分

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4. 模型部署

通过FastAPI提供推理服务。

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = FastAPI()

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./smiles_gpt_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./smiles_gpt_model")

@app.post("/generate")
def generate_smiles(input_smiles: str):
    inputs = tokenizer(input_smiles, return_tensors="pt")
    output = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50)
    generated_smiles = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return {"generated_smiles": generated_smiles}

运行服务后，可以通过API调用生成分子或预测性质。

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总结

1. 数据准备：对分子数据进行清洗、标准化和增强。
2. 模型预训练：构建专用大语言模型，学习化学语言规则。
3. 任务微调：适配性质预测、分子生成和分类任务。
4. 模型部署：提供可交互的推理接口。