hotwa
a8fea027ac
新增功能： - 新增统一批量预测工具 utils/batch_predictor.py * 支持单进程/多进程并行模式 * 灵活的 GPU 配置和显存自动计算 * 自动临时文件管理和断点续传 * 完整的 CLI 参数支持（Click 框架） - 新增 Shell 脚本集合 scripts/ * run_parallel_predict.sh - 并行预测脚本 * run_single_predict.sh - 单进程预测脚本 * merge_results.sh - 结果合并脚本 性能优化： - 解决 CUDA + multiprocessing fork 死锁问题 * 使用 spawn 模式替代 fork * 文件描述符级别的输出重定向 - 优化预测性能 * XGBoost OpenMP 多线程（利用所有 CPU 核心） * 预加载模型减少重复加载 * 大批量处理降低函数调用开销 * 实际加速比：2-3x（12进程 vs 单进程） - 优化输出显示 * 抑制模型加载时的权重信息 * 只显示进度条和关键统计 * 临时文件自动保存到专门目录 文档更新： - README.md 新增"大规模并行预测"章节 - README.md 新增"性能优化说明"章节 - 添加详细的使用示例和参数说明 - 更新项目结构和版本信息 技术细节： - 每个模型实例约占用 2.5GB GPU 显存 - 显存计算公式：建议进程数 = GPU显存(GB) / 2.5 - GPU 瓶颈占比：MolE 表示生成 94% - 非 GIL 问题：计算密集任务在 C/CUDA 层 Breaking Changes： - 废弃旧的独立预测脚本，统一使用新工具 相关 Issue: 解决 #并行预测卡死问题 测试平台: Linux, 256 CPU cores, NVIDIA RTX 5090 32GB
508 lines
15 KiB
Python
Executable File
508 lines
15 KiB
Python
Executable File
#!/usr/bin/env python3
|
||
"""
|
||
批量抗菌活性预测工具
|
||
|
||
这个工具用于大规模预测分子的抗菌活性，支持：
|
||
- 单进程或多进程并行预测
|
||
- 自动处理大型 CSV 文件
|
||
- 灵活的 GPU 配置
|
||
- 临时文件管理和断点续传
|
||
|
||
技术细节：
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||
- 使用 ParallelBroadSpectrumPredictor（单进程 + XGBoost OpenMP 多线程）
|
||
- 避免 CUDA fork 死锁问题
|
||
- 每个模型实例约占用 2.5GB GPU 显存
|
||
- XGBoost 自动利用所有 CPU 核心
|
||
|
||
作者: AI Assistant
|
||
日期: 2025-10-17
|
||
"""
|
||
|
||
import sys
|
||
import os
|
||
import time
|
||
import click
|
||
import pandas as pd
|
||
from pathlib import Path
|
||
from tqdm import tqdm
|
||
from contextlib import redirect_stdout, redirect_stderr
|
||
import multiprocessing as mp
|
||
|
||
# 添加项目根目录到 Python 路径
|
||
project_root = Path(__file__).parent.parent
|
||
sys.path.insert(0, str(project_root))
|
||
|
||
from models.broad_spectrum_predictor import (
|
||
ParallelBroadSpectrumPredictor,
|
||
MoleculeInput,
|
||
PredictionConfig
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def predict_single_process(
|
||
input_path: str,
|
||
output_path: str,
|
||
smiles_column: str,
|
||
id_column: str,
|
||
device: str,
|
||
batch_size: int,
|
||
start_from: int,
|
||
max_molecules: int,
|
||
temp_dir: Path,
|
||
verbose: bool = True
|
||
) -> pd.DataFrame:
|
||
"""
|
||
单进程预测分子抗菌活性
|
||
|
||
Args:
|
||
input_path: 输入 CSV 文件路径
|
||
output_path: 输出 CSV 文件路径
|
||
smiles_column: SMILES 列名
|
||
id_column: 化合物 ID 列名
|
||
device: GPU 设备（如 'cuda:0' 或 'cpu'）
|
||
batch_size: 批处理大小
|
||
start_from: 从第几行开始
|
||
max_molecules: 最多处理多少个分子
|
||
temp_dir: 临时文件目录
|
||
verbose: 是否显示详细信息
|
||
|
||
Returns:
|
||
预测结果 DataFrame
|
||
"""
|
||
|
||
# 读取数据
|
||
df_input = pd.read_csv(input_path)
|
||
|
||
# 检查列是否存在（大小写不敏感）
|
||
columns_lower = {col.lower(): col for col in df_input.columns}
|
||
|
||
smiles_col_actual = columns_lower.get(smiles_column.lower())
|
||
if smiles_col_actual is None:
|
||
raise ValueError(
|
||
f"SMILES 列 '{smiles_column}' 不存在。可用列: {list(df_input.columns)}"
|
||
)
|
||
|
||
# 处理 ID 列
|
||
id_col_actual = columns_lower.get(id_column.lower())
|
||
if id_col_actual is None:
|
||
if verbose:
|
||
print(f"未找到 ID 列 '{id_column}'，将自动生成 ID")
|
||
df_input[id_column] = [f"mol{i+1}" for i in range(len(df_input))]
|
||
id_col_actual = id_column
|
||
|
||
# 应用限制
|
||
if start_from > 0:
|
||
df_input = df_input.iloc[start_from:]
|
||
|
||
if max_molecules:
|
||
df_input = df_input.iloc[:max_molecules]
|
||
|
||
if verbose:
|
||
print(f" 处理 {len(df_input):,} 个分子")
|
||
|
||
# 初始化预测器
|
||
config = PredictionConfig(
|
||
batch_size=10000,
|
||
device=device
|
||
)
|
||
|
||
# 抑制模型加载时的输出
|
||
if not verbose:
|
||
with open(os.devnull, 'w') as devnull:
|
||
with redirect_stdout(devnull):
|
||
predictor = ParallelBroadSpectrumPredictor(config)
|
||
else:
|
||
predictor = ParallelBroadSpectrumPredictor(config)
|
||
|
||
# 分批处理
|
||
all_results = []
|
||
n_batches = (len(df_input) + batch_size - 1) // batch_size
|
||
|
||
iterator = range(0, len(df_input), batch_size)
|
||
if verbose:
|
||
iterator = tqdm(iterator, desc="处理进度", unit="批")
|
||
|
||
for i in iterator:
|
||
batch_df = df_input.iloc[i:i+batch_size]
|
||
|
||
# 准备分子输入
|
||
molecules = [
|
||
MoleculeInput(
|
||
smiles=row[smiles_col_actual],
|
||
chem_id=str(row[id_col_actual])
|
||
)
|
||
for _, row in batch_df.iterrows()
|
||
]
|
||
|
||
# 执行预测
|
||
try:
|
||
# 抑制详细输出
|
||
with open(os.devnull, 'w') as devnull:
|
||
with redirect_stdout(devnull):
|
||
results = predictor.predict_batch(
|
||
molecules,
|
||
include_strain_predictions=False
|
||
)
|
||
|
||
# 转换结果
|
||
for result in results:
|
||
result_dict = result.to_dict()
|
||
mol_idx = int(result.chem_id.replace('mol', '')) - 1
|
||
if mol_idx < len(batch_df):
|
||
result_dict['smiles'] = batch_df.iloc[mol_idx][smiles_col_actual]
|
||
all_results.append(result_dict)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
if verbose:
|
||
print(f"\n❌ 批次 {i//batch_size + 1} 失败: {e}")
|
||
continue
|
||
|
||
# 定期保存临时结果（每 10 批）
|
||
if (i // batch_size + 1) % 10 == 0:
|
||
temp_df = pd.DataFrame(all_results)
|
||
temp_file = temp_dir / f"batch_{i//batch_size+1}.csv"
|
||
temp_df.to_csv(temp_file, index=False)
|
||
if verbose:
|
||
print(f"\n💾 临时保存: {temp_file}")
|
||
|
||
# 转换为 DataFrame
|
||
df_results = pd.DataFrame(all_results)
|
||
|
||
# 重新排列列顺序
|
||
if 'smiles' in df_results.columns:
|
||
cols = ['smiles', 'chem_id'] + [col for col in df_results.columns
|
||
if col not in ['smiles', 'chem_id']]
|
||
df_results = df_results[cols]
|
||
|
||
# 保存结果
|
||
df_results.to_csv(output_path, index=False)
|
||
|
||
return df_results
|
||
|
||
|
||
def predict_chunk_worker(args):
|
||
"""
|
||
多进程工作函数：处理单个数据块
|
||
|
||
Args:
|
||
args: (chunk_data, chunk_id, output_file, params_dict)
|
||
|
||
Returns:
|
||
(chunk_id, output_file, success)
|
||
"""
|
||
chunk_data, chunk_id, output_file, params = args
|
||
|
||
try:
|
||
# 保存 chunk 数据到临时文件
|
||
temp_input = params['temp_dir'] / f"chunk_{chunk_id}_input.csv"
|
||
chunk_data.to_csv(temp_input, index=False)
|
||
|
||
# 调用单进程预测
|
||
predict_single_process(
|
||
input_path=str(temp_input),
|
||
output_path=str(output_file),
|
||
smiles_column=params['smiles_column'],
|
||
id_column=params['id_column'],
|
||
device=params['device'],
|
||
batch_size=params['batch_size'],
|
||
start_from=0,
|
||
max_molecules=None,
|
||
temp_dir=params['temp_dir'],
|
||
verbose=(chunk_id == 0) # 只有第一个进程显示详细信息
|
||
)
|
||
|
||
# 清理临时输入文件
|
||
temp_input.unlink()
|
||
|
||
return chunk_id, output_file, True
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ Chunk {chunk_id} 失败: {e}")
|
||
import traceback
|
||
traceback.print_exc()
|
||
return chunk_id, output_file, False
|
||
|
||
|
||
@click.command()
|
||
@click.option(
|
||
'--input', '-i',
|
||
required=True,
|
||
type=click.Path(exists=True),
|
||
help='输入 CSV 文件路径'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--output', '-o',
|
||
required=True,
|
||
type=click.Path(),
|
||
help='输出 CSV 文件路径'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--smiles-column', '-s',
|
||
default='smiles',
|
||
help='SMILES 列名（默认: smiles）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--id-column', '-d',
|
||
default='chem_id',
|
||
help='化合物 ID 列名（默认: chem_id，如不存在则自动生成）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--device', '-g',
|
||
default='cuda:0',
|
||
help='GPU 设备（默认: cuda:0）。可选: cuda:0, cuda:1, cpu'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--n-processes', '-n',
|
||
default=1,
|
||
type=int,
|
||
help='并行进程数（默认: 1）。建议值 = GPU显存(GB) / 2.5。例如 32GB 显存可用 ~12 个进程'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--batch-size', '-b',
|
||
default=1000,
|
||
type=int,
|
||
help='每批处理的分子数量（默认: 1000）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--start-from',
|
||
default=0,
|
||
type=int,
|
||
help='从第几行开始处理（默认: 0，用于断点续传）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--max-molecules', '-m',
|
||
default=None,
|
||
type=int,
|
||
help='最多处理多少个分子（默认: None，处理全部）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--temp-dir',
|
||
default=None,
|
||
type=click.Path(),
|
||
help='临时文件目录（默认: {输入文件名}_temp）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--keep-temp/--no-keep-temp',
|
||
default=True,
|
||
help='是否保留临时文件（默认: 保留）'
|
||
)
|
||
@click.option(
|
||
'--verbose/--quiet',
|
||
default=True,
|
||
help='是否显示详细信息（默认: 显示）'
|
||
)
|
||
def main(
|
||
input: str,
|
||
output: str,
|
||
smiles_column: str,
|
||
id_column: str,
|
||
device: str,
|
||
n_processes: int,
|
||
batch_size: int,
|
||
start_from: int,
|
||
max_molecules: int,
|
||
temp_dir: str,
|
||
keep_temp: bool,
|
||
verbose: bool
|
||
):
|
||
"""
|
||
批量预测分子抗菌活性
|
||
|
||
\b
|
||
示例用法：
|
||
|
||
1. 单进程预测（最稳定）：
|
||
pixi run python utils/batch_predictor.py -i data.csv -o output.csv
|
||
|
||
2. 多进程并行（4个进程，适合32GB显存）：
|
||
pixi run python utils/batch_predictor.py -i data.csv -o output.csv -n 4
|
||
|
||
3. 指定 GPU 和列名：
|
||
pixi run python utils/batch_predictor.py -i data.csv -o output.csv \\
|
||
-g cuda:1 -s SMILES -d ID -n 8
|
||
|
||
4. 断点续传（从第 100000 行开始）：
|
||
pixi run python utils/batch_predictor.py -i data.csv -o output.csv \\
|
||
--start-from 100000
|
||
|
||
\b
|
||
显存计算公式：
|
||
- 每个模型实例约占用 2.5GB GPU 显存
|
||
- 建议并行进程数 = GPU显存(GB) / 2.5
|
||
- 例如：
|
||
* 12GB 显存 → 建议 4 个进程
|
||
* 24GB 显存 → 建议 9 个进程
|
||
* 32GB 显存 → 建议 12 个进程
|
||
* 48GB 显存 → 建议 19 个进程
|
||
|
||
\b
|
||
注意事项：
|
||
- 单 GPU 上的多进程会串行使用 GPU，不是真正的并行
|
||
- 预期加速比约 2-3x（而非线性加速）
|
||
- 如果 GPU 内存不足，减少 n-processes
|
||
- 临时文件保存在 {输入文件名}_temp/ 目录
|
||
"""
|
||
|
||
print("=" * 80)
|
||
print("🚀 批量抗菌活性预测")
|
||
print("=" * 80)
|
||
|
||
# 设置路径
|
||
input_path = Path(input)
|
||
output_path = Path(output)
|
||
|
||
if temp_dir is None:
|
||
temp_dir = input_path.parent / f"{input_path.stem}_temp"
|
||
else:
|
||
temp_dir = Path(temp_dir)
|
||
|
||
temp_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||
|
||
# 显示配置
|
||
if verbose:
|
||
print(f"\n配置:")
|
||
print(f" 输入文件: {input_path}")
|
||
print(f" 输出文件: {output_path}")
|
||
print(f" SMILES 列: {smiles_column}")
|
||
print(f" ID 列: {id_column}")
|
||
print(f" GPU 设备: {device}")
|
||
print(f" 并行进程数: {n_processes}")
|
||
print(f" 批处理大小: {batch_size}")
|
||
print(f" 临时目录: {temp_dir}")
|
||
if start_from > 0:
|
||
print(f" 开始行: {start_from}")
|
||
if max_molecules:
|
||
print(f" 最多处理: {max_molecules:,} 个分子")
|
||
print("=" * 80)
|
||
|
||
start_time = time.time()
|
||
|
||
# 单进程模式
|
||
if n_processes == 1:
|
||
if verbose:
|
||
print("\n📦 使用单进程模式")
|
||
|
||
df_results = predict_single_process(
|
||
input_path=str(input_path),
|
||
output_path=str(output_path),
|
||
smiles_column=smiles_column,
|
||
id_column=id_column,
|
||
device=device,
|
||
batch_size=batch_size,
|
||
start_from=start_from,
|
||
max_molecules=max_molecules,
|
||
temp_dir=temp_dir,
|
||
verbose=verbose
|
||
)
|
||
|
||
# 多进程模式
|
||
else:
|
||
if verbose:
|
||
print(f"\n📦 使用多进程模式（{n_processes} 个进程）")
|
||
|
||
# 读取数据
|
||
df_input = pd.read_csv(input_path)
|
||
|
||
# 应用限制
|
||
if start_from > 0:
|
||
df_input = df_input.iloc[start_from:]
|
||
if max_molecules:
|
||
df_input = df_input.iloc[:max_molecules]
|
||
|
||
# 分割数据
|
||
chunk_size = len(df_input) // n_processes
|
||
chunks = []
|
||
|
||
for i in range(n_processes):
|
||
start_idx = i * chunk_size
|
||
if i == n_processes - 1:
|
||
end_idx = len(df_input)
|
||
else:
|
||
end_idx = (i + 1) * chunk_size
|
||
|
||
chunk = df_input.iloc[start_idx:end_idx].copy()
|
||
output_file = temp_dir / f"part_{i}.csv"
|
||
|
||
params = {
|
||
'smiles_column': smiles_column,
|
||
'id_column': id_column,
|
||
'device': device,
|
||
'batch_size': batch_size,
|
||
'temp_dir': temp_dir
|
||
}
|
||
|
||
chunks.append((chunk, i, output_file, params))
|
||
|
||
if verbose:
|
||
print(f" 数据分成 {n_processes} 块")
|
||
print(f" 每块约 {chunk_size:,} 个分子")
|
||
print(f"\n🔄 开始并行处理...")
|
||
|
||
# 使用 spawn 模式避免 CUDA fork 问题
|
||
mp.set_start_method('spawn', force=True)
|
||
|
||
# 并行处理
|
||
with mp.Pool(processes=n_processes) as pool:
|
||
results = list(tqdm(
|
||
pool.imap(predict_chunk_worker, chunks),
|
||
total=len(chunks),
|
||
desc="处理进度",
|
||
disable=not verbose
|
||
))
|
||
|
||
# 合并结果
|
||
if verbose:
|
||
print("\n📦 合并结果...")
|
||
|
||
all_dfs = []
|
||
for chunk_id, output_file, success in sorted(results, key=lambda x: x[0]):
|
||
if success and output_file.exists():
|
||
df = pd.read_csv(output_file)
|
||
all_dfs.append(df)
|
||
if verbose:
|
||
print(f" ✓ part_{chunk_id}.csv: {len(df):,} 行")
|
||
else:
|
||
print(f" ❌ part_{chunk_id}.csv: 失败")
|
||
|
||
df_results = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
|
||
df_results.to_csv(output_path, index=False)
|
||
|
||
# 统计信息
|
||
elapsed_time = time.time() - start_time
|
||
|
||
if verbose:
|
||
print("\n" + "=" * 80)
|
||
print("✅ 预测完成")
|
||
print("=" * 80)
|
||
print(f"\n📈 统计信息:")
|
||
print(f" 处理分子数: {len(df_results):,}")
|
||
print(f" 总耗时: {elapsed_time:.2f} 秒 ({elapsed_time/60:.2f} 分钟)")
|
||
print(f" 平均速度: {len(df_results)/elapsed_time:.2f} 分子/秒")
|
||
|
||
# 广谱抗菌统计
|
||
n_broad = df_results['broad_spectrum'].sum()
|
||
print(f"\n🎯 预测结果:")
|
||
print(f" 广谱抗菌: {n_broad:,} 个 ({n_broad/len(df_results)*100:.2f}%)")
|
||
print(f" 非广谱: {len(df_results)-n_broad:,} 个")
|
||
|
||
# 抑制菌株数分布
|
||
print(f"\n📊 抑制菌株数分布:")
|
||
for threshold in [0, 5, 10, 15, 20, 30]:
|
||
n = (df_results['ginhib_total'] >= threshold).sum()
|
||
print(f" ≥{threshold:2d} 个菌株: {n:,} ({n/len(df_results)*100:.2f}%)")
|
||
|
||
print("\n" + "=" * 80)
|
||
|
||
if not keep_temp:
|
||
print(f"\n🗑️ 清理临时文件...")
|
||
import shutil
|
||
shutil.rmtree(temp_dir)
|
||
print(f"✓ 已删除: {temp_dir}")
|
||
else:
|
||
print(f"\n📁 临时文件保留在: {temp_dir}")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
main()
|
||
|