# 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