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# riemann-flow-gnn
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Riemannian Flow matching with GNN implementation in rust/burn
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## Toy prototype skeleton (API-first)
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이 저장소는 `R^3 x SO(3) x T^m` one-sample overfitting 실험을 위한 **API 계약 중심 스켈레톤**을 포함합니다.
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내부 수학/시뮬레이션 로직은 의도적으로 최소화되어 있으며, TODO 지점부터 실험 코드를 채우는 구조입니다.
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### 실행
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```bash
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cargo run --example toy_pipeline
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```
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### NVIDIA GPU 환경 점검
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```bash
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bash scripts/gpu_env_check.sh
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```
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점검 항목:
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- `nvidia-smi` 드라이버/디바이스 인식
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- `nvcc --version` CUDA toolkit 인식
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- `scripts/gpu_smoke_test.py` CUDA matmul 런타임 실행
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- `cargo check --example toy_pipeline` Burn 빌드 스모크 테스트
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예제 학습 스켈레톤은 **기본으로 Burn CUDA JIT 백엔드(GPU)** 를 사용합니다. NVIDIA 드라이버와 CUDA 개발 환경(`nvcc` 등)이 필요합니다.
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예제는 파이프라인 계약 확인용으로 동작합니다.
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### 현재 포함 범위
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- graph/domain struct (`Atom`, `Bond`, `TorsionEdge`, `LigandGraph`)
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- one-sample entry API (`api::OneSampleToyPipeline`)
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- graph/pose/simulator 최소 계약
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- Burn tensor shape 중심 adapter skeleton (기본 활성)
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- TODO 기반 구현 포인트 주석
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### 이후 단계 권장
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1. random init sampling 테스트
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2. translation/rotation/torsion 단위 테스트 확장
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3. GNN 모델 정의 및 입력 feature 고정
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4. geodesic path/velocity supervision 연결
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5. 학습 루프/실행 스크립트 추가
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6. epoch별 trajectory 저장 자동화 |