MACE模型的TorchScript导出实操

mace_create_lammps_model可把MACE模型转换为面向对应LAMMPS接口的文件。本篇演示libtorch格式的实际导出与读取；得到文件不等于任意LAMMPS已具备ML-MACE接口，真正接入还需要匹配的LAMMPS构建。

1 先看导出后的实际数据#

下载原模型、导出文件、结构、CSV和绘图脚本：

python3 -m zipfile -e mace-torchscript-export-wave963-*.zip .
cd mace-torchscript-export
bash read.sh
bash plot.sh

这些命令读取已有数值，不重复导出或模型计算。原模型是此前实际训练的Si小模型，float64、单一Default头，测试包含4个Si₂和4个Si₈结构。

环境为MACE0.3.16、PyTorch2.8.0/CUDA12.6、e3nn0.4.4；本例的导出与TorchScript读取使用CPU。

2 需要新文件时执行哪个命令#

核心命令如下：

module load mace/0.3.16
mace_create_lammps_model base.model --format libtorch --head Default --dtype float64

它输出base.model-lammps.pt。--head指定需要的输出头，--dtype指定数值精度。不要仅根据文件扩展名把普通Python模型、TorchScript模型和ML-IAP模型当成同一种格式。

资料包封装了目录准备；在根目录提交：

sbatch submit.sh

CPU分区按56核整节点申请和计费，导出工具实际单线程；新文件位于work-new/。脚本先检查目录不存在，保留已有结果。

如需进一步执行所附的完整TorchScript数值示例，可在同一份已申请资源的计算脚本中追加：

cd work-new
python ../example_forward.py

该脚本读取8个附带结构，计算所有原子为local与一半原子为local两种掩码，并检查能量、力、维里及差分。它直接调用已导出的模型，不启动LAMMPS。

3 local与ghost是什么意思#

并行分区计算中，每个分区负责部分local原子，同时需要邻近ghost原子的坐标来构造完整局部环境。接口按local掩码累加应由该分区计入的原子能量；力的求导仍可能涉及ghost坐标。

蓝色与橙色表示本例的人为掩码，不是把晶体真实切成两个独立体系。一半local能量不是相同原子在真空中单独存在的物理能量，也不能把ghost受力直接删掉后当作完整体系受力。

4 导出前后数值如何#

本例将实际加载的TorchScript结果与已经保存的原模型结果逐项对照：全体系能量、全部原子力分量和3×3维里分别在10⁻⁸ eV、10⁻⁸ eV/Å、10⁻⁷ eV范围内一致；这些是接口一致性，不是相对DFT的模型精度。

对local掩码还检查了能量分配和力的中心差分。模型的训练分布与相对DFT误差仍应由独立测试集评价。

head -n 9 analysis-read/MACE-TorchScript-energy-partition.csv
head -n 9 analysis-read/MACE-TorchScript-native-forces.csv

力表保留各原子、各方向的导出模型结果、原模型已有结果和local掩码结果，可直接用于外部绘图。

5 接入其他程序前的选择#

libtorch导出与mliap导出面向不同的接入方式，不能只改扩展名转换。ML-IAP的模型导出还可能牵涉cuEquivariance及GPU架构条件；本篇没有把它写成已完成的ML-IAP运行实例。

本例只证明所列版本的原生libtorch导出与TorchScript接口数值，没有新增LAMMPS插件安装，也不声称完成多节点分区计算。真正用于LAMMPS时，应按其编译接口选择模型格式，并先对小结构比较能量和力。

具体接口准备见MACE官方LAMMPS使用说明。