deepmodeling/deepmd-kit

解決的問題

DeePMD-kit 將量子力學參考資料轉換為快速、可擴展的原子間勢函數。這使得分子與材料科學領域的研究人員能在不承擔完整量子力學計算的計算成本下，對有限分子、共價系統、週期性固體與金屬進行大規模模擬。

作用方式

該工具包提供一套工作流程，可從零開始訓練模型，或從預訓練的 Deep Potential (DPA4) 模型出發，針對特定系統進行微調。支援多種後端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 與 Paddle。訓練完成後，模型可壓縮以提升推論速度，並匯出用於各種分子動力學引擎。

適用對象

專為需要高效率原子間勢函數進行分子動力學模擬的分子與材料科學領域科學家與工程師設計。

主要特色

• 預訓練優先工作流程：支援下載並微調 DPA4 模型。
• 彈性模型組合：提供 DPA4（高準確度）與 DPA4C（高吞吐量）兩種模型。
• 廣泛的物理目標：可建模能量、力、virials、Hessians、自旋、磁力、偶極矩與電子態密度。
• 後端無關性：相容 PyTorch、TensorFlow、JAX 與 Paddle。
• 豐富的整合能力：可與 LAMMPS、i-PI、ASE、GROMACS 與 CP2K 等模擬引擎連接。