nep框架搭建

config/param.yaml

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+# config/param.yaml
+
+# --- 1. 环境与路径配置 ---
+env:
+  # 可执行文件绝对路径
+  vasp_std: "mpirun -np 1 /cluster/home/koko125/vasp/bin_gpu/vasp_std"
+  gpumd: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMD/src/gpumd"
+  nep: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMD/src/nep"
+
+  # GPUMDKit 脚本库根目录
+  gpumdkit_root: "/cluster/home/koko125/tool/GPUMDkit"
+
+  # 【修改点】HPC 作业提交配置 (用于填充 submit.slurm 模板)
+  # 这些变量会被自动替换到 .sh 脚本头部
+#  slurm_config:
+#    partition: "v100"      # 队列分区名
+#    account: "def-user"    # 账户名 (如果有)
+#    gpu_per_node: 1        # 每节点 GPU 数
+#    ntasks_per_node: 32    # 每节点 CPU 核数
+#    time_limit: "24:00:00" # 墙钟时间限制
+
+# --- 2. 流程控制 ---
+# 阶段代号定义 (对应 modules 下的 Python 文件)
+stages_def:
+  p: "preheat"   # 00.md/preheat
+  m: "md"        # 00.md/md
+  s: "select"    # 01.select
+  d: "scf"       # 02.scf
+  t: "train"     # 03.train
+  pr: "predict"  # 04.predict (新增：用于性质预测)
+  o: "output"    # 05.output  (始终默认执行：整理报告)
+
+# 自定义流程调度
+# 注意：'o' (output) 不需要显式写在这里，代码逻辑会强制每轮最后执行它
+schedule:
+  # 第1轮: 跑完训练，不做预测，看一眼结果
+  1: ["p", "m", "s", "d", "t"]
+
+  # 第2轮: 跑完训练，加入预测步骤 (计算电导/扩散等)
+  2: ["p", "m", "s", "d", "t", "pr"]
+
+# 默认流程 (如果没有定义轮次)
+default_workflow: ["p", "m", "s", "d", "t", "pr"]
+
+# --- 3. 容错与通知 ---
+control:
+  max_retries: 3           # 任务失败自动重启次数
+  check_interval: 60       # 状态检查间隔 (秒)
+
+notification:
+  enable_log: true
+  log_file: "./logs/sys_runtime.log"
+
+  enable_hook: true
+  hook_script: "python ./hooks/send_alert.py"
+  alert_events: ["fail", "finish"]
+
+# --- 4. 模块参数 ---
+params:
+  preheat:
+    temp: 300
+    steps: 10000
+  select:
+    target_min: 60
+    target_max: 120
+    init_threshold: 0.01
+  predict:
+    # 预测阶段需要的参数，比如计算电导率的温度范围
+    temperatures: [300, 400, 500]
+    script_path: "scripts/calc_conductivity.py" # 具体的计算脚本

config/system.yaml

@@ -0,0 +1,16 @@
+# config/system.yaml
+project_name: "LiYCl_Transport_v1"
+
+# 物理体系定义
+system:
+  elements: ["Li", "Y", "Cl"]
+
+  # 初始结构 (VASP格式)
+  initial_structure: "./initial_data/LiYCl.vasp"
+
+  # 初始势函数 (第一轮 preheat 使用)
+  # 如果是第一轮，使用此通用势；后续轮次自动使用上一轮训练结果
+  initial_potential: "./initial_data/nep89.txt"
+
+  # 晶格常数或扩胞设置 (可选，视具体模块逻辑而定)
+  supercell: [1, 1, 1]