流程
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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。
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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。
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任务微调
- 针对特定任务（性质预测、分子生成、分类）微调模型。
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模型部署
- 将训练完成的模型通过API提供服务。
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)
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")
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
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。
总结
- 数据准备：对分子数据进行清洗、标准化和增强。
- 模型预训练：构建专用大语言模型，学习化学语言规则。
- 任务微调：适配性质预测、分子生成和分类任务。
- 模型部署：提供可交互的推理接口。