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一、加载环境

bash

module load mats/1.1

拷贝案例文件：MATS_2026_9_22.tar.gz到自己灵犀易算云账号上（）

解压命令：

bash

tar -xzf MATS_0922_1.tar.gz

二、进入案例目录

登录灵犀易算云账号后，通过浏览器终端或 SSH 连接至登录节点，进入案例目录：

bash

cd ~/MATS/

目录结构：

plain

~/MATS/
├── mats-dft/
│   └── 1-SCF/input/      # DFT 计算（ares.cell, ares.in, ares.kpoints, *.upf, sub.sh）
├── mats-mlp/
│   ├── step01_ares2extxyz/   # DFT结果转extxyz
│   ├── step02_get_train_set/ # 自动化数据采集
│   └── step03_train/         # 势函数训练
└── mats-md/
    └── nicr/                 # NiCrFe合金NVT模拟

三、DFT 第一性原理计算流程

进入案例目录

bash

cd ~/MATS/mats-dft/1-SCF/input
ls
# ares.cell  ares.in  ares.kpoints  Rb.upf  B.upf  C.upf  sub.sh

提交计算任务

脚本内容（sub.sh）：

bash

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=scf
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=64
#SBATCH --time=2:00:00
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --partition=cn
#SBATCH --output=scf_%j.out

export MKL_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_DYNAMIC=false

mpirun -np 64 /n96pfs/software/public/mats/1.1/bin/mats-dft

提交命令：

bash

sbatch sub.sh

查看状态：

bash

squeue -u $USER

实时查看输出：

bash

tail -f scf_*.out

参数说明

参数	含义
mpirun	MPI 程序启动器（必须使用）
-np 64	使用 64 个并行进程
--partition=cn	灵犀易算云计算分区名
MKL_NUM_THREADS=1 / OMP_NUM_THREADS=1	限制线程数，避免与 MPI 竞争，否则计算速度会明显变慢

输入文件说明

文件名	含义
ares.cell	晶体结构文件（晶格参数、原子坐标，Rb₂B₆C₆ 14原子）
ares.in	DFT 计算参数（PBE泛函、截断能90Ry、收敛阈值1e-7）
ares.kpoints	布里渊区 k 点采样设置（8×8×8）
*.upf	模守恒赝势文件（每个元素一个）

计算过程说明

程序输出内容包括：

SCF 自洽迭代过程（每步能量、密度误差、耗时）
最终总能量与压强
各原子受力

示例：

plain

|   ITER |         ETOT/eV |        EDIFF/eV |            DRHO |          TIME/s |
|--------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|
|      1 |   -2.658152e+03 |    0.000000e+00 |    3.350962e+00 |       67.605976 |
|     15 |   -2.676047e+03 |   -1.076967e-06 |    5.715655e-09 |       10.953983 |
TOTAL-PRESSURE: 86.622367  GPa
Total  Time :      0 h 4 mins 20 secs

四、MLP 势函数训练流程

案例概述

本次 mats-mlp 案例包含三个核心功能，彼此独立：

a. step01_ares2extxyz 案例：从 mats-dft 的计算结果中提取结构信息，输出为 .extxyz 格式；
b. step02_get_train_set 案例：自动化数据采集流程（Materials Project 抓取、变形、微扰、P-V拟合），输出训练数据集 .extxyz 格式；
c. step03_train 案例：根据训练集训练机器学习势函数模型，输出势函数 pot.PhyMLP。

环境准备

关键：必须用 Python 3.11，系统默认 Python 3.9 会导致 pymatgen 版本不兼容。

加载 Python 3.11 模块：

bash

module load bio-python/3.11-2026.07.24
python3 --version    # 应显示 3.11.x

创建虚拟环境并安装依赖：

bash

cd ~/MATS/mats-mlp
python3 -m venv ~/mlp_env
source ~/mlp_env/bin/activate
pip install phymlp_kit-1.5.0.post0814-py3-none-any.whl
pip install pymatgen==2025.4.24 mp-api==0.45.4 emmet-core==0.84.7rc1 maggma==0.71.5
pip install numpy ase scipy pandas dscribe dpdata

说明：phymlp_kit-1.5.0.post0814-py3-none-any.whl 是已修复 MPID 校验问题的版本，可直接安装使用，无需再手动打补丁。

参数说明

参数	含义
Python 3.11	必须使用，系统默认 Python 3.9 会导致 pymatgen 版本不兼容，否则出现 `cannot import name 'SymmetryUndeterminedError'`
锁定版本	pymatgen0.45.4 等必须精确匹配，否则出现 `Invalid MPID Format` 报错

MLP 任务一：step01 从 DFT 计算输出结构

bash

cd ~/MATS/mats-mlp/step01_ares2extxyz
phymlp-kit ares2extxyz --ares2extxyz_input ./SiC-scf

预期输出：

plain

INFO: 找到 1 个 ares_output.dat 文件
INFO: 成功将 1 个结构写入 train.extxyz

MLP 任务二：step02 自动化数据采集

step02 的 from_mp_structures 依赖 mp-api，使用 wheel（phymlp_kit-1.5.0.post0814）即可正常抓取 MP 数据，无需手动打补丁。然后执行完整流程：

bash

cd ~/MATS/mats-mlp/step02_get_train_set
bash run.sh       # 一键执行全流程（各步骤用 && 串联，任一步失败即停止）

run.sh 中的各步骤与说明如下：

步骤	命令	说明
1 从 MP 抓取结构	`phymlp-kit from_mp_structures --input_file input.yaml`	抓取基础+表面结构
2 晶格变形	`phymlp-kit deform_structures --input_file input.yaml`	0.8~1.2 倍缩放
3 原子微扰	`phymlp-kit perturb_structures --input_file input.yaml`	生成微扰结构
4 dump 转 POSCAR	`phymlp-kit dump_to_poscar --input_file input.yaml`	LAMMPS 轨迹转换
5 生成 VASP 输入	`phymlp-kit setup_vasp --input_file input.yaml`	POTCAR 缺失正常
6 提交 VASP 计算	`phymlp-kit submit_vasp --input_file input.yaml`	默认注释；确认集群 VASP 环境后放开
7 汇总变形结果	`phymlp-kit process_deform --input_file input.yaml`	生成 a_V_E_P.txt，建立 scale_0.8~1.2 符号链接
8 Birch-Murnaghan 拟合	`phymlp-kit birch_murnaghan --input_file input.yaml`	输出拟合曲线，收集 OUTCAR_scale 参考结构
9 P-V 拟合	`phymlp-kit exp_pv_structures --input_file input.yaml`	实验数据拟合
10 生成 extxyz	`phymlp-kit generate_extxyz --input_file input.yaml`	汇总训练集

注：VASP 计算（步骤 5、6）需在具备 VASP 的集群环境执行；未运行 VASP 时步骤 7、8 无对应数据（属正常），P-V 拟合路径仍可生成训练集。

step02 运行结果

步骤	结果
from_mp_structures	8 个基础结构 + 24 个表面结构
deform_structures	40 个变形结构（8 × 5 缩放系数）
perturb_structures	100 个微扰结构
setup_vasp	生成各缩放结构的 VASP 输入
process_deform	各体系 a_V_E_P.txt + scale_0.8~1.2 符号链接
birch_murnaghan	各体系拟合结果（fitted_data.csv，1000 点）+ OUTCAR_scale
exp_pv_structures	P-V 拟合数据（fit_a_P.data）
generate_extxyz	汇总训练集

最终训练集构成（示例，具体数值随算例与环境不同）：

plain

VASP structures: 10
Birch-Murnaghan structures: 25
Fit_a_P structures: 200
Total structures: 235

输出文件：

plain

./Extxyz_set/vasp/vasp.extxyz
./Extxyz_set/birch_murnaghan_fitting/birch.extxyz
./Extxyz_set/fit_a_P/fit_a_P.extxyz
./Extxyz_set/merged_dataset.extxyz

MLP 任务三：step03 势函数训练

进入案例目录并提交训练任务：

bash

cd ~/MATS/mats-mlp/step03_train
sbatch sub.sh

可以查看程序是否运行结束：

bash

squeue

sub.sh 脚本内容：

bash

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=mlp
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --time=12:00:00
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --partition=cn
#SBATCH --output=mlp_%j.out

export MKL_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_DYNAMIC=false

mpirun -np 16 /n96pfs/software/public/mats/1.1/bin/mats-mlp train ./10.PhyMLP ./train.extxyz --save_to=./pot.PhyMLP --iteration_limit=5000 --al_mode=nbh

参数说明

参数	含义
mats-mlp	启动 MATS 机器学习势函数训练模块
train	执行势函数训练任务
10.PhyMLP	MLP 势函数模型配置文件
train.extxyz	训练数据集文件（包含构型、能量、力等信息）
--save_to=./pot.PhyMLP	指定训练后势函数输出路径
--iteration_limit=5000	设置最大训练迭代次数
--al_mode=nbh	设置主动学习模式为邻域模式（nbh）

输入与输出文件说明

文件名	含义
10.PhyMLP	MLP 势函数模型配置文件（输入）
train.extxyz	训练数据集文件（输入）
pot.PhyMLP	训练完成的机器学习势函数模型文件（输出）

训练过程说明

程序运行过程中将输出：

势函数训练迭代信息
能量与力误差变化
主动学习状态信息
模型收敛情况

训练完成后自动生成势函数文件 pot.PhyMLP，误差报告示例：

plain

_________________Errors report_________________
Energy per atom:
    RMS absolute difference = 0.001301 eV/atom
Forces:
    RMS absolute difference = 0.140114 eV/Å
_______________________________________________
training complete

五、分子动力学（MD）模拟流程

进入 MD 示例目录：

bash

cd ~/MATS/mats-md

案例一：多元 NiCrFe 合金体系（NVT 模拟）

bash

cd ~/MATS/mats-md/nicr
mkdir -p dump-nicr

输入文件

文件名	含义
config-nicr.yaml	NiCrFe 分子动力学模拟配置文件（NVT 300K 5000步）
pot-nicr.mtp	NiCrFe 多元体系机器学习势函数

运行命令(脚步sub.sh内容)

bash

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=md-nicr
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=16
#SBATCH --time=2:00:00
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --partition=cn
#SBATCH --output=md_nicr_%j.out

export MKL_NUM_THREADS=1
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_DYNAMIC=false

mpirun -np 16 /n96pfs/software/public/mats/1.1/bin/mats md -c config-nicr.yaml

提交命令：

bash

sbatch sub.sh

六、常见问题

问题	原因	解决方案
command not found	未使用完整路径	使用 /n96pfs/software/public/mats/1.1/bin/ 下的完整路径
There are not enough slots	登录节点直接运行 mpirun	必须通过 sbatch 提交到计算节点
Failed to open file for parallel writing	输出目录不存在	mkdir -p dump-nicr 创建输出目录
No module named 'xxx'	依赖包未安装	pip install <包名> 安装缺失依赖
cannot import name 'SymmetryUndeterminedError'	用 Python 3.9 而非 3.11	module load bio-python/3.11 重建环境
Invalid MPID Format mp-aaaaaadn	mp-api pydantic 严格校验占位 MPID	使用已修复 wheel（post0814 版）
no Route matched with those values	MP API 端点格式错误	用 mp-api 客户端本身，不要手工拼 URL
Structure.from_dict 报 list indices 错误	structure 字段已是 Structure 对象	直接 doc["structure"]，无需 from_dict 转换

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一、加载环境 ​

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三、DFT 第一性原理计算流程 ​

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输入文件说明 ​

计算过程说明 ​

四、MLP 势函数训练流程 ​

案例概述 ​

环境准备 ​

参数说明 ​

MLP 任务一：step01 从 DFT 计算输出结构 ​

MLP 任务二：step02 自动化数据采集 ​

step02 运行结果 ​

MLP 任务三：step03 势函数训练 ​

参数说明 ​

输入与输出文件说明 ​

训练过程说明 ​

五、分子动力学（MD）模拟流程 ​

案例一：多元 NiCrFe 合金体系（NVT 模拟） ​

输入文件 ​

运行命令(脚步sub.sh内容) ​

六、常见问题 ​

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环境准备

参数说明

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step02 运行结果

MLP 任务三：step03 势函数训练

参数说明

输入与输出文件说明

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