Обучение ML-потенциалов DeePMD-kit

★ 7.5 · general

deepmd-train — это скилл для Claude Code, который обучает ML-потенциалы DeePMD-kit на DFT-данных (энергии, силы, напряжения) для последующего использования в молекулярной динамике. Поддерживает архитектуры DPA-3 (рекомендуемую) и se_e2_a (устаревшую), а также дообучение с претренированных моделей через флаг --finetune. Рабочий процесс строится через catgo_workflow_engine: задача dp train формирует чекпоинт, задача dp freeze конвертирует его в переносимый файл frozen_model.pb. Скилл требует deepmd-kit ≥ 3.0, GPU с CUDA и данных в формате dpdata; для конвертации из VASP или Quantum ESPRESSO используется смежный скилл data/dpdata. Подходит исследователям в области вычислительной химии и материаловедения, которым нужен надёжный межатомный потенциал без ручной настройки пайплайна обучения.