使用场景

研究人员使用OMat24模型预测新材料的热力学性质。

化学家利用模型检查点进行材料合成路径的优化。

材料科学团队使用OMat24进行材料强度和耐久性的预测，以指导实验设计。

产品特色

使用EquiformerV2架构，具有不同规模的模型版本（31M, 86M, 153M）。

模型经过预训练，可以直接用于材料性质的预测。

提供了在OMat、MPtrj和sAlexandria数据集上训练的模型检查点。

在Matbench Discovery上展示了模型的性能结果。

模型支持在fairchem库中使用自定义的ASE-calculator进行计算。

如果需要进行细胞松弛（使用应力预测），可以使用特定的分支。

提供了额外的工具，包括训练器、评估器和数据加载器，以支持进一步的训练或微调。

使用教程

1. 访问OMat24的Hugging Face页面并下载所需的模型检查点。

2. 安装并设置fairchem库，按照文档中的指示进行操作。

3. 使用提供的模型检查点初始化OCPCalculator。

4. 读取或创建自己的材料结构，并将其分配给计算器。

5. 选择优化器（如FIRE）并设置FrechetCellFilter以包括细胞松弛。

6. 运行优化器，观察并分析模型预测的结果。

7. 如有需要，使用fairchem库中的额外工具进行模型的进一步训练或微调。