小分子的语言模型MolT5的使用

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文章目录

前言
零、安装
一、使用步骤
- 1.引入库
- 2.获取embedding
总结

前言

这是MolT5的安装和embedding获取（gpu版）。

零、安装

c 复制代码

conda activate base
conda install -c conda-forge mamba -y

conda create -n molt5 python=3.9 -y
conda activate molt5

mamba install pytorch pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y
pip install sentencepiece accelerate
mamba install -c conda-forge rdkit -y
pip install "transformers==4.38.2"

# 需要离线的，去下载https://huggingface.co/laituan245/molt5-base，作为./molt5-base

一、使用步骤

1.引入库

c 复制代码

import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5EncoderModel

2.获取embedding

c 复制代码

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("./molt5-base")
model = T5EncoderModel.from_pretrained("./molt5-base").to(device)
model.eval()

def get_molt5_embedding(
    smiles: str,
    pooling: str = "mean"   # "mean" | "cls"
):
    """
    Returns a 1D torch tensor embedding for a SMILES string.
    """
    inputs = tokenizer(
        smiles,
        return_tensors="pt",
        padding=False,
        truncation=True,
        max_length=512
    ).to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)  # last_hidden_state: [1, L, D]

    hidden = outputs.last_hidden_state.squeeze(0)  # [L, D]

    if pooling == "mean":
        emb = hidden.mean(dim=0)   # [D]
    elif pooling == "cls":
        emb = hidden[0]            # T5 没有真 CLS，只是第一个 token
    else:
        raise ValueError("pooling must be 'mean' or 'cls'")

    return emb.cpu()

smiles = "CCOC(=O)C1=CC=CC=C1"  # unmapped canonical SMILES
emb = get_molt5_embedding(smiles)

print(emb.shape)

输出：torch.Size([768])

总结

MolT5是小分子预训练好的语言模型，它能获得小分子768维的embedding，进行后续建模和操作。