1.2. 简易安装

DeePMD-kit有很多简单的的安装方式，你可以按需选择。

完成安装流程后，文件中会出现两个已经编译好的程序：DeePMD-kit(dp)和LAMMPS(lmp)，你可以输入dp -h和lmp -h来获取帮助信息。考虑到并行训练模型和运行LAMMPS的需求，mpirun也将同时被编译。

• 安装离线软件包

• 使用conda安装

• 使用docker安装

1.2.1. 安装离线软件包

CPU和GPU版本的离线软件包都在可以the Releases page中找到。

由于Github对文件大小的限制，部分安装包被拆分成两个文件，你可以在下载之后进行合并操作。

cat deepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh.0 deepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh.1 > 
deepmd-kit-2.0.0-cuda11.3_gpu-Linux-x86_64.sh

1.2.2. 利用conda安装

DeePMD-kit可以利用Conda安装，首先需要安装Anaconda或Miniconda 。

安装Anaconda或Miniconda之后，你可以创建一个包含CPU版本的DeePMD-kit和LAMMPS的虚拟环境：

conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*cpu libdeepmd=*=*cpu lammps-dp -c https://conda.deepmodeling.org

或者创建一个同时包含CUDA Toolkit的GPU虚拟环境：

conda create -n deepmd deepmd-kit=*=*gpu libdeepmd=*=*gpu lammps-dp cudatoolkit=11.3 horovod -c https://conda.deepmodeling.org

CUDA Toolkit版本可以按需从10.1或11.3中选择。

安装指定版本的DeePMD-kit，例如2.0.0：

conda create -n deepmd deepmd-kit=2.0.0=*cpu libdeepmd=2.0.0=*cpu lammps-dp=2.0.0 horovod -c https://conda.deepmodeling.org

创建虚拟环境后，每次使用前需要激活环境：

conda activate deepmd

1.2.3. 利用docker安装

DeePMD-kit同样可以通过docker安装。

获取CPU版本：

docker pull ghcr.io/deepmodeling/deepmd-kit:2.0.0_cpu

获取GPU版本：

docker pull ghcr.io/deepmodeling/deepmd-kit:2.0.0_cuda10.1_gpu

获取ROCm版本：

docker pull deepmodeling/dpmdkit-rocm:dp2.0.3-rocm4.5.2-tf2.6-lmp29Sep2021

如果你想从源码开始安装DeePMD-kit，请点此处。

翻译：区展鹏 校对：方满娣