DP Combo @ Notebooks + Apps｜深度势能模型一键生成工具箱

分子动力学模拟是理论化学、计算物理、分子生物学、材料科学等领域的基本研究方法，其中，对原子间势能函数的精确建模，一直是一个核心问题。深度势能（DP）等方法基于机器学习建模，实现了分子动力学模拟精度与速度的统一，在合金、半导体、电池材料、小分子等各个体系都有着广泛的应用。

然而，随着应用体系越来越复杂，在单一体系上从头生产数据、训练势函数的方式，其成本也越来越高，很大程度上阻碍了具体体系上的应用发展；另一方面，虽然有基于预训练模型的初步尝试来降低生产成本，其模型结构、生产范式迭代迅速，使用门槛也越来越高，用户也迫切需要使用更高效、自动化的势能函数生产方式，从而节省计算和操作成本。

为了更好地解决上述问题，我们推出了DP Combo APP，从机器学习操作平台（MLOps）和深度势能模型生命周期的角度，希望提供给用户一套自动化生产、评测、部署的系统。对于用户来说，可以一键使用DP系列最新模型方法和生产范式，根据不同的使用场景提供最优质的解决方案，从而加速解决具体体系的应用问题；对于开发者来说，可以让最新模型、生产范式以最快的速度上线，和用户使用无缝衔接，加速模型、产品迭代，从而进一步赋能微观模拟的上下游生态。

DP Combo @ App

为了方便大家使用、生产深度势能势函数，以及快速尝鲜基于DPA预训练模型的少量数据一键微调、蒸馏、压缩等功能，DP Combo APP (https://app.bohrium.dp.tech/dp-combo/) 作为生产深度势能模型的工具箱合集，以网页端操作、结果自动呈现的方式囊括了多个适用于不同场景的功能：

• 功能一：从头训练一个 DP 模型

摆脱命令行，从已有的第一性原理标注的训练数据出发，可以使用推荐参数或者自定义训练参数，训练一个可以直接用于生产的标准DeePMD模型。相比于命令行训练，可以更直观地实时检测训练指标。

适用于所关心体系已经有足够多的训练数据，或已有一些数据不确定够不够，想尝试训一把看下精度效果。

• 功能二：（尝鲜）基于预训练模型的微调、蒸馏、压缩

当所关心体系的数据不太够时，大家之前只能通过DP-GEN等策略生成新数据来补充训练数据，从而期待能训练出精度更高、更完备的势能函数模型，但是数据生产的过程非常耗时耗力，会消耗非常多的计算资源。

随着数据积累和高精度模型的迭代，我们希望基于“上游预训练大模型，下游少量数据微调”的范式，可以基于已经训练好的适用于多体系、高精度的预训练模型进行微调，能为用户在下游体系的势函数生产过程中，尽可能节省数据生产的成本：

在这个功能中，我们目前提供了基于PyTorch框架的最新版DPA模型结构、同时在OC2M/半导体/铁电固溶体/合金/二维材料/正极材料等8个体系上训练出来的一个预训练模型，用户可以选择此模型作为微调训练的起点，使用更少数据获得更高精度的模型。需要注意的是，当前微调后的模型基于PyTorch框架，考虑性能和接口，目前还不能直接用于生产，如果想获得一个能用于生产的模型，就需要继续做后续的蒸馏过程，最终会获得Tensorflow框架的、一定程度保持精度的标准DeePMD生产模型。PyTorch相关接口、可选的预训练模型后续也会不断更新，敬请期待。

适用于当所关心体系的数据不太够、通过DP-GEN等策略生成数据成本太大时，希望通过在预训练模型的基础上调优获得更高精度的模型。

• 功能三：（尝鲜）基于预训练模型的 DP-GEN

在这个功能中，我们可以直接使用预训练模型进行DP-GEN数据生产，从而进一步节省DP-GEN流程成本，更高效地生产所需数据。

适用于仅有很少量的数据，通过边调优边标注的DP-GEN流程最小化所需的第一性原理的数据标注。

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上述功能还在不断更新迭代中，欢迎大家试用 App，即刻点击 App 主页还可领取 50 元体验金免费试用～

*长按扫描二维码，打开 DP-Combo App

DP-Combo APP 链接

https://app.bohrium.dp.tech/dp-combo/

DP Combo 使用案例 @ Notebooks

DP Combo APP 具体的使用方式可以参考以下 Notebook:

DP Combo App 教程 Notebook：

https://nb.bohrium.dp.tech/detail/9219742953

作者也挑选了一些在半导体以及固态电解质上的具体使用案例，对上述功能进行更为细节的介绍，方便大家进行参考：

借助DP Combo一键丝滑生成半导体势函数 Notebook：

https://nb.bohrium.dp.tech/detail/4241482622

固态电解质实战 | DP Combo@APP体验 Notebook：

https://nb.bohrium.dp.tech/detail/6516485529

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关于 Bohrium® Apps

Bohrium® Apps 是深势科技通过 MLOps 等新一代开发工具和基础设施，让算法代码可以快速上线为易用的应用，让新想法的验证效率从几个月缩短到几天。

开发者只需简单地修改算法运行入口的 Argument Parser 相关代码，便可以自动生成算法运行所需的丰富用户界面以及完整的 Job 管理运行、用户管理、数据管理、模型管理、性能评估、付费授权和结果可视化等周边全整套功能。

对于 App 用户来说，简单四个步骤提交任务，便可快速返回结果：

1. IO Options：配置输入文件 

2. Job Options：设置变量 

3. System Options：配置系统级参数 

4. Review：所有配置参数的摘要

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Reference:

[1] Zhang, Linfeng, et al. "End-to-end symmetry preserving inter-atomic potential energy model for finite and extended systems." Advances in neural information processing systems 31 (2018).

[2] Zhang, Duo, et al. "DPA-1: Pretraining of Attention-based Deep Potential Model for Molecular Simulation." arXiv preprint arXiv:2208.08236 (2022).

[3] Wu, Jing, et al. "A universal interatomic potential for perovskite oxides." arXiv preprint arXiv:2309.06391 (2023).

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