first add

docker/docker-compose.yml

@@ -0,0 +1,67 @@
+version: '3.8'
+
+# DeepSpeed支持多种C++/CUDA扩展（ops），这些ops旨在优化深度学习的训练和推理过程。以下是一些主要的DeepSpeed ops及其功能：
+
+# FusedAdam - 提供融合优化的Adam优化器，适用于GPU。
+# FusedLamb - 类似FusedAdam，针对LAMB优化器，适用于大规模分布式训练。
+# SparseAttention - 用于高效计算稀疏注意力机制。
+# Transformer - 提供Transformer模型的高效实现。
+# TransformerInference - 专门用于Transformer模型的推理优化。
+# CPUAdam - 针对CPU优化的Adam优化器。
+# CPULion - 针对CPU的Lion优化器。
+# Quantizer - 提供量化支持，以减少模型大小和提高推理速度。
+# RandomLTD - 用于随机层裁剪的优化器。
+# StochasticTransformer - 支持随机Transformer模型的训练和推理。
+# 检测系统总内存（以GB为单位）
+# TOTAL_MEM=$(awk '/MemTotal/ {printf "%.0f\n", $2/1024/1024}' /proc/meminfo)
+# echo "Docker Compose 文件已生成，shm_size 设置为 ${TOTAL_MEM}GB。"
+
+services:
+  alphafold3:
+    build: 
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile
+      args: # PyTorch版本、Python版本与pytorch_lightning版本的对应关系表 https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/137421822
+        PYTHON_VERSION: "3.10"
+        # CUDA_VERSION: "12.1.0"
+        TAG_VERSION: "12.4.1"
+    # env_file:
+    #   - .env
+    volumes:
+      - /mnt/d/alphafold3_database:/app/alphafold/alphafold3_database
+      - /mnt/d/models:/app/alphafold/models
+      - /mnt/d/alphafold_input.json:/app/alphafold/alphafold_input.json
+    container_name: alphafold3
+    pull_policy: if_not_present
+    ulimits:
+      memlock:
+        soft: -1
+        hard: -1
+    restart: unless-stopped
+    image: cford38/alphafold3:latest
+    privileged: true
+    cap_add:
+      - ALL
+      - CAP_SYS_PTRACE
+    shm_size: '32gb'
+    ipc: host
+    # ports:
+    #   - 3228:2222
+    environment:
+      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
+      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
+    network_mode: host
+    # networks:
+    #   - network_finetune
+    command: ["tail", "-f", "/dev/null"]
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
+
+# networks:
+#   network_finetune:
+#     name: network_finetune