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README.md

 # DeePMD-kit(Deep Potential Molecular Dynamics)
 ## 模型介绍
+
 DeePMD-kit是深度势能分子动力学的开源项目。分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动。分子动力学在微观世界模拟中起着承载作用，在物理、化学、生物、材料科学以及力学等领域都有着非常重要的应用。
 
 深势科技成功将DeePMD-kit进行了并行化，首次实现了具有AIMD精度的第一性原理分子动力学模拟的商业与原子规模的应用，为分子动力学提供了革命性的高性能解决方案。
@@ -15,25 +16,38 @@ DeePMD-Kit,参考https://docs.deepmodeling.com/projects/deepmd/en/master/index.h
 原始代码位置：https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit
 
 ## 数据集
+
 示例中验证的数据集来自：
 
 wget http://pai-blade.oss-accelerate.aliyuncs.com/bladedisc_notebook_binaries/data/disc_deepmd_example/data.tar.gz
+
 tar -xvf data.tar.gz
+
 实际业务测试请选择合适的数据集进行测试。
 
 ## 训练
 
 ### 环境配置
 提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取的训练的docker镜像：
+
 * 训练镜像：
+  docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:deepmd
+
+* 激活镜像环境及运行测试
+  source /root/env_disc.sh
+
+  cd /root/test_case/water
+ 
+  sh run.sh
 
-python依赖安装：
+* python依赖安装：
 
-    pip3 install -r requirement.txt
+  pip3 install -r requirement.txt
 
-### 安装
+### 安装(如使用镜像，则无需再次安装)
 
 export ROCM_ROOT=/opt/dtk-22.04.2
+
 DP_VARIANT=rocm  python3 -m pip install .  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
 
 ### 单卡测试
@@ -41,20 +55,20 @@ DP_VARIANT=rocm  python3 -m pip install .  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/
 使用BladeDISC加速的测试命令（此处以单机单卡规模为例说明）,请根据实际使用的卡id号调整run.sh中指定的卡号：
 
     bash run.sh
+
 如果需要关闭BladeDISC加速，需要注释掉main.py文件中的如下内容：
-    disc.enable()
 
-### 性能和准确率数据
+    disc.enable()
 
-| case | 优化前(关闭disc) | 优化后(打开disc) | 性能提升 |
-| :---- | ----: | :----: | ---- |
-water | 3.1s | 2.7s | 12.9%
- GeTe_2_body描述符| 4.06s | 2.67s | 34.2%
-| GeTe_hybrid描述符 | 18.5s | 17.8s | 3.7% |
+### 准确率验证 
 
 准确率通过对比优化前与优化后的输出文件lcurve.out输出趋势一致进行确认；
 
+## 历史版本
+
+* https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bladedisc_deepmd
 
 ## 参考
+
 * https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit 
 

model.properties

+# 模型名称
+modelName=DeePMD
+# 模型描述
+modelDescription=DeePMD是深度势能分子动力学的开源项目
+# 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
+appScenario=分子动力学,AI For Science,训练
+# 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
+frameType=BladeDISC,TensorFlow
+