Graphormer部署教程：多用户并发访问下的Gradio会话隔离配置方案

Graphormer部署教程多用户并发访问下的Gradio会话隔离配置方案1. 项目概述Graphormer是一种基于纯Transformer架构的图神经网络模型专门为分子图原子-键结构的全局结构建模与属性预测而设计。该模型在OGB、PCQM4M等分子基准测试中表现优异大幅超越了传统GNN模型。核心参数模型名称microsoft/Graphormer (Distributional-Graphormer)版本property-guided checkpoint模型大小3.7GB部署日期2026-03-272. 模型基础配置2.1 模型基本信息项目值模型类型分子属性预测 (Molecular Property Prediction)主要用途药物发现、材料科学、分子建模输入格式SMILES 分子结构支持任务catalyst-adsorption, property-guided2.2 功能特点分子属性预测根据分子结构预测化学性质药物发现帮助识别潜在药物分子材料科学预测材料分子特性图神经网络基于分子图结构进行预测3. 服务部署与管理3.1 服务管理命令# 查看服务状态 supervisorctl status graphormer # 启动服务 supervisorctl start graphormer # 停止服务 supervisorctl stop graphormer # 重启服务 supervisorctl restart graphormer # 查看日志 tail -f /root/logs/graphormer.log3.2 关键文件路径内容路径应用代码/root/graphormer/app.py日志文件/root/logs/graphormer.log模型文件/root/ai-models/microsoft/Graphormer/Supervisor配置/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf4. 多用户会话隔离配置4.1 Gradio会话隔离原理当多个用户同时访问Graphormer服务时默认情况下Gradio会共享同一个Python进程这可能导致用户A的预测结果可能被用户B看到高并发时可能出现预测结果混乱模型加载冲突导致服务不稳定解决方案通过Gradio的queue()方法实现请求队列和会话隔离。4.2 具体配置步骤4.2.1 修改app.py核心代码import gradio as gr from graphormer_model import GraphormerPredictor # 初始化模型 predictor GraphormerPredictor() # 创建预测函数 def predict(smiles, task_type): return predictor.predict(smiles, task_type) # 创建界面时启用队列 demo gr.Interface( fnpredict, inputs[ gr.Textbox(label分子SMILES), gr.Dropdown([property-guided, catalyst-adsorption], label预测任务) ], outputsgr.Textbox(label预测结果), titleGraphormer分子属性预测 ) # 关键配置启用队列并设置并发数 demo.queue(concurrency_count5) demo.launch(server_name0.0.0.0, server_port7860)4.2.2 Supervisor配置优化修改/etc/supervisor/conf.d/graphormer.conf[program:graphormer] commandpython /root/graphormer/app.py directory/root/graphormer userroot autostarttrue autorestarttrue stopasgrouptrue killasgrouptrue stderr_logfile/root/logs/graphormer.err.log stdout_logfile/root/logs/graphormer.out.log environmentPYTHONUNBUFFERED14.3 性能调优建议并发数设置concurrency_count应根据服务器配置调整建议值GPU显存(GB)/模型大小(GB) * 0.8例如24GB显存24/3.7*0.8≈5会话超时demo.queue(concurrency_count5, api_openFalse, max_size100)资源监控watch -n 1 nvidia-smi5. 使用指南5.1 基本使用方法输入分子SMILES在输入框中输入分子结构选择预测任务property-guided: 属性预测catalyst-adsorption: 催化剂吸附预测点击预测获取预测结果5.2 SMILES示例分子SMILES乙醇CCO苯c1ccccc1乙酸CC(O)O甲烷C水O甲醛CO6. 常见问题解决6.1 服务状态异常问题服务显示STARTING但实际已运行解决模型首次加载需要时间等待几分钟状态会变为RUNNING6.2 显存不足问题预测时显存不足解决降低concurrency_count值添加GPU监控demo.queue(concurrency_count3, max_size10)6.3 端口访问问题问题无法访问7860端口解决检查防火墙设置确认端口映射netstat -tulnp | grep 78607. 技术栈与依赖分子处理RDKit图神经网络PyTorch GeometricWeb界面Gradio 6.10.0Python环境3.11 (miniconda torch28)深度学习框架PyTorch 2.8.08. 总结通过本文介绍的Gradio会话隔离配置方案您可以实现多用户并发访问支持5个用户同时使用而不互相干扰稳定服务通过队列机制避免资源竞争性能优化根据服务器配置调整并发参数实际部署中建议根据服务器资源和用户量调整concurrency_count和max_size参数找到最佳平衡点。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。