Hotdry.
归档
ai-systems

使用 Foundry 工程化 Rosetta 生物分子模型的共享训练器基础设施

基于 Foundry 的模块化共享训练器，支持 Rosetta 集成的生物分子基础模型训练管道，提供组件配置、训练参数与监控要点。

在生物分子基础模型训练中，高效的基础设施至关重要。Foundry 作为 RosettaCommons 的核心仓库，提供了共享训练器（shared trainers）和管道组件，专为蛋白质设计、折叠与逆折叠模型（如 RFD3、RF3 和 ProteinMPNN）量身打造。这种模块化设计允许工程师快速组装训练管道，支持多模型并行训练，避免重复开发训练逻辑。

Foundry 的架构以严格依赖流组织：底层 AtomWorks 处理结构 I/O、预处理和特征化；核心 Foundry 层负责模型架构、训练和推理端点；上层 models/ 目录下各模型独立打包。这种分层确保共享训练器可复用，例如通用数据加载器、分布式训练器和 checkpoint 管理器，能无缝集成 RFD3 的全原子生成模型或 RF3 的结构预测网络。

工程化共享训练器的关键在于模块组件的配置。首先，安装 Foundry：使用 pip install rc-foundry[all] 获取完整依赖，包括 AtomWorks。随后，下载预训练权重：foundry install base-models --checkpoint-dir ~/.foundry/checkpoints，并设置环境变量 FOUNDRY_CHECKPOINT_DIRS 以支持多目录搜索。这允许训练管道在自定义数据集上 fine-tune 模型，而共享训练器自动处理数据并行和梯度累积。

对于训练管道，Foundry 的共享训练器支持 PyTorch Lightning 或类似框架的封装。典型配置包括：

  • 数据模块：继承 AtomWorks 的结构处理器，定义自定义 Dataset 类，支持 PDB 文件批量加载和特征提取。参数：batch_size=16（视 GPU 内存调整），num_workers=8，pin_memory=True。

  • 训练器核心：使用 Trainer 类，配置 max_epochs=100，gpus=8（多 GPU 支持），precision=16（混合精度加速）。分布式策略：DDP（DistributedDataParallel），确保多节点训练一致性。

  • 模型集成：在 models/rfd3 或 models/rf3 下扩展，加载预训练 checkpoint。优化器：AdamW (lr=1e-4, weight_decay=0.01)，调度器：CosineAnnealingLR (T_max=100)。

  • 回调与监控：集成 TensorBoardLogger，记录 loss、perplexity 和结构指标（如 RMSD）。EarlyStopping (patience=10, monitor='val_loss') 防止过拟合；ModelCheckpoint (save_top_k=3, monitor='val_rmsd') 保存最佳模型。

实际落地清单：

  1. 环境准备：Python 3.10+，CUDA 12.x，uv pip 加速安装 uv pip install -e '.[all,dev]'（开发模式）。

  2. 数据管道：编写自定义 DataModule，输入 biomolecular PDB 数据集（如 CATH 或自定义模拟数据）。预处理：AtomWorks 统一原子表示，归一化坐标至 [-5,5]。

  3. 训练脚本：示例 train.py：

from foundry.trainers import SharedTrainer
from models.rfd3.model import RFD3

trainer = SharedTrainer(
    model=RFD3.from_pretrained('base'),
    train_dataloader=biomolecular_dataloader,
    val_dataloader=val_dataloader,
    accelerator='gpu',
    devices=4,
    max_epochs=50
)
trainer.fit()
  1. 超参数调优：学习率搜索：1e-5 ~ 1e-3；warmup_steps=1000；gradient_clip_val=1.0 防梯度爆炸。

风险与限界：高维生物分子数据导致内存峰值高（单样本 >2GB），建议 A100/H100 GPU 集群。数据偏差风险：训练集需覆盖多模态交互（如蛋白 - DNA）。回滚策略：版本控制 checkpoint，使用 Git pre-commit 格式化代码（pre-commit install）。

监控要点：Prometheus + Grafana 追踪 GPU 利用率（目标 > 80%）、throughput（samples/sec >1000）和结构质量（TM-score >0.7）。异常阈值：val_loss 连续 5 epochs 无降 → 暂停训练，检查数据。

添加新模型：创建 models/my_model/，pyproject.toml 依赖 Foundry，独立安装 uv pip install -e ./models/my_model。共享训练器自动适配，确保管道可扩展。

此基础设施已在 RFdiffusion3 等模型验证，支持复杂约束下的蛋白设计。“Foundry provides tooling and infrastructure for using and training all classes of models for protein design。” 通过模块化，工程师可聚焦生物学洞见，而非底层训练 boilerplate。

来源：RosettaCommons/foundry GitHub 仓库（2025 最新版），RFD3/RF3 论文。

查看归档