- Add config.sh with all pipeline parameters organized by category

  (molecular, crystal structure, compute, run mode, path)
- Refactor search_gen_proc.sh to source config.sh instead of
  hardcoding parameters, with optional config path argument
- Refactor structure_generate.py to load config.sh via exec(),
  replacing hardcoded values with config-driven parameters
- Remove mace-bench (the relaxation part, it will be replaced by updated seperate mace-bench project )

mace-bench/3rdparty/SevenNet/sevenn/logo_ascii

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-                                                ,
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mace-bench/3rdparty/SevenNet/sevenn/main/sevenn_cp.py

-import argparse
-import os.path as osp
-
-from sevenn import __version__
-
-description = (
-    'tool box for sevennet checkpoints'
-)
-
-
-def add_parser(subparsers):
-    ag = subparsers.add_parser('checkpoint', help=description, aliases=['cp'])
-    add_args(ag)
-
-
-def add_args(parser):
-    ag = parser
-
-    ag.add_argument('checkpoint', help='checkpoint or pretrained', type=str)
-
-    group = ag.add_mutually_exclusive_group(required=False)
-    group.add_argument(
-        '--get_yaml',
-        choices=['reproduce', 'continue', 'continue_modal'],
-        help='create input.yaml based on the given checkpoint',
-        type=str,
-    )
-
-    group.add_argument(
-        '--append_modal_yaml',
-        help='append modality with given yaml.',
-        type=str,
-    )
-    ag.add_argument(
-        '--original_modal_name',
-        help=(
-            'when the append_modal is used and checkpoint is not multi-modal, '
-            + 'used to name previously trained modality. defaults to "origin"'
-        ),
-        default='origin',
-        type=str,
-    )
-
-
-def run(args):
-    import torch
-    import yaml
-
-    from sevenn.parse_input import read_config_yaml
-    from sevenn.util import load_checkpoint
-
-    checkpoint = load_checkpoint(args.checkpoint)
-    if args.get_yaml:
-        mode = args.get_yaml
-        cfg = checkpoint.yaml_dict(mode)
-        print(yaml.dump(cfg, indent=4, sort_keys=False, default_flow_style=False))
-    elif args.append_modal_yaml:
-        dst_yaml = args.append_modal_yaml
-        if not osp.exists(dst_yaml):
-            raise FileNotFoundError(f'No yaml file {dst_yaml}')
-
-        dst_config = read_config_yaml(dst_yaml, return_separately=False)
-        model_state_dict = checkpoint.append_modal(
-            dst_config, args.original_modal_name
-        )
-
-        to_save = checkpoint.get_checkpoint_dict()
-        to_save.update({'config': dst_config, 'model_state_dict': model_state_dict})
-
-        torch.save(to_save, 'checkpoint_modal_appended.pth')
-        print('checkpoint_modal_appended.pth is successfully saved.')
-        print(f'update continue of {dst_yaml} as blow (recommend) to continue')
-        cont_dct = {
-            'continue': {
-                'checkpoint': 'checkpoint_modal_appended.pth',
-                'reset_epoch': True,
-                'reset_optimizer': True,
-                'reset_scheduler': True,
-            }
-        }
-        print(
-            yaml.dump(cont_dct, indent=4, sort_keys=False, default_flow_style=False)
-        )
-
-    else:
-        print(checkpoint)
-
-
-def main(args=None):
-    ag = argparse.ArgumentParser(description=description)
-    add_args(ag)
-    run(ag.parse_args())