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====== Installation ======

===== PWMLFF 安装 (以Mcloud为例) =====

PWMLFF包含Fortran、Python和CUDA加速等，需要在包含Python环境、gcc编译器、GPU硬件条件下进行安装


==== 方式一：使用Mcloud现有环境 ====

mcloud已有配置好的conda环境，可以直接调用，避免自己安装anaconda, cudatoolkit, pytorch等极度耗时的过程，具体步骤如下：

  - 加载环境

<code>
module load intel/2020
source /opt/rh/devtoolset-8/enable
source /share/app/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate mlff
export CUDA_HOME=/share/app/cuda/cuda-11.3
</code>

  - [[install#下载及编译安装|下载及编译安装]]

==== 方式二：重新创建虚拟环境 ====

  - 首先加载编译PWMLFF所需的编译器(**intel ≥ 2016 , gcc ≥ 7.0**)和cuda (推荐**11.6**)

<code>
module load cuda/11.6 intel/2020
source /opt/rh/devtoolset-8/enable
</code>

  - 在用户目录下创建一个新 python 虚拟环境，建议手动下载并使用Anaconda3进行环境管理（搜索引擎搜索Linux安装anaconda3教程）。

可以使用该命令直接下载Anaconda3到服务器目录中：

<code bash>
curl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh -o Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh
</code>

conda安装完成后，创建虚拟环境，环境中需指定安装python3.8解释器，其它版本可能会出现包依赖冲突，之后的编译工作均在该虚拟环境中进行

<code>
conda create -n PWMLFF python=3.8
</code>

  - 虚拟环境安装完成后重新激活该环境

<code>
conda deactivate
conda activate PWMLFF
</code>

  - 安装PWMLFF所需的第三方依赖包

<code python>
pip install pymatgen scikit-learn-intelex numba horovod
</code>

<code python>
conda install pytorch==1.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge 
</code>

或

<code python>
conda install pytorch==1.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
</code>

如需安装其他版本请查阅[[https://pytorch.org/get-started/previous-versions/|Pytorch官网]]。

  - 完成第三方依赖包安装后进行PWMLFF的编译安装。

==== 下载及编译安装 ====


  * 在线安装:

<code bash>
$ git clone https://github.com/LonxunQuantum/PWMLFF.git
或
$ git clone https://gitee.com/pfsuo/PWMLFF.git

$ cd PWMLFF/src
$ srun -p 3090 --gres=gpu:1 sh build.sh
</code>

**(Mstation用户通过`nvidia-smi`可查看到GPU信息，将`srun -p 3090 sh build.sh`替换为`sh build.sh`)**。

  * 源码下载:
    * https://github.com/LonxunQuantum/PWMLFF
    * https://gitee.com/pfsuo/PWMLFF

或者使用以下命令下载源码到用户目录下并解压安装：

<code bash>
$ wget https://github.com/LonxunQuantum/PWMLFF/archive/refs/heads/master.zip
或
$ wget https://gitee.com/pfsuo/PWMLFF/repository/archive/master.zip

$ unzip master.zip
$ cd PWMLFF-master/src
$ srun -p 3090 --gres=gpu:1 sh build.sh
</code>

  * 编译完成后环境变量需更新，直接执行以下命令：

<code bash>
source ~/.bashrc
</code>

至此完成了PWMLFF的全部编译安装，后续使用时也要保证在PWMLFF的虚拟环境中，并加载完成intel编译器。

===== Lammps_for_PWMLFF安装 =====

使用PWMLFF完成力场模型构建后需使用配套的Lammps_for_PWMLFF进行分子动力学模拟，以下是Lammps_for_PWMLFF的详细安装步骤：

  - 加载编译所需模块 （以Mcloud为例）

<code>
module load intel/2020
</code>

  * 在线安装:

<code bash>
$ git clone https://github.com/LonxunQuantum/Lammps_for_PWMLFF.git
或
$ git clone https://gitee.com/pfsuo/Lammps_for_PWMLFF.git

$ cd Lammps_for_PWMLFF/lammps_neigh_mlff_20230508/src/PWMATMLFF/fortran_code
$ make clean | make  # 执行编译
$ cd Lammps_for_PWMLFF/lammps_neigh_mlff_20230508/src
$ make clean-all | make mpi -j 6 # 这里如果报编译错误重新执行该指令编译即可
</code>

  * 源码下载:
    * https:%%//%%github.com/LonxunQuantum/Lammps_for_PWMLFF
    * https:%%//%%gitee.com/pfsuo/Lammps_for_PWMLFF

<code>
或者使用以下命令下载源码到用户目录下并解压安装：
</code>

<code bash>
$ wget https://github.com/LonxunQuantum/Lammps_for_PWMLFF/archive/refs/heads/master.zip
或
$ wget https://gitee.com/pfsuo/Lammps_for_PWMLFF/repository/archive/master.zip

$ unzip master.zip
$ cd Lammps_for_PWMLFF/lammps_neigh_mlff_20230508/src/PWMATMLFF/fortran_code
$ make clean | make  # 执行编译
$ cd Lammps_for_PWMLFF/lammps_neigh_mlff_20230508/src
$ make clean-all | make mpi -j 6 # 这里如果报编译错误重新执行该指令编译即可
</code>

  - 将Lammps_for_PWMLFF写入环境变量中

<code bash>
vim ~/.bashrc   
export PATH=absolute/path/to/Lammps_for_PWMLFF/lammps_neigh_mlff_20230508/src:$PATH
source ~/.bashrc
</code>

以上完成Lammps_for_PWMLFF的全部编译安装工作，后续PWMLFF的使用中会自动调用该版本Lammps包进行分子动力学模拟


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在提交训练任务时，注意任务脚本中需要确保加载相关环境，如下所示：

<code>
module load intel/2020
source /opt/rh/devtoolset-8/enable
source /share/app/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate mlff
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
export I_MPI_HYDRA_BOOTSTRAP=slurm
export I_MPI_PMI_LIBRARY=/lib64/libpmi.so
</code>

  * 第5、6行环境解决 pytorch 与 numpy 版本不匹配的问题
  * 最后两行环境解决多lammps任务无法同时并行的问题