使用此前 DeePKS 水分子实例的 6 个训练构型与 2 个留出构型，已有标签在 data/。
需要先编译 abacus-ml-env 的本地环境，以获得固定 DeePKS-kit 源码接口。
bash use-toolchain.sh ../abacus-ml-env/toolchain
sbatch p100.slurm 或 sbatch v100.slurm，每个目录只提交一次；比较两个设备时复制目录分别提交。
Slurm 分配一张 GPU，保留其 CUDA_VISIBLE_DEVICES。原生训练后导出 CPU TorchScript model.ptg，用于 CPU ABACUS 修正 SCF。
本包能量误差来自冻结密度下的模型预测，不等于重新进行修正 SCF 后的误差；本包不重复 DFT。
结果训练 model.pth/model.ptg、GPU-training-predictions.csv。reference-data/ 与 reference-models/ 为已完成实算。
