PEER_Benchmark

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PEER Benchmark, appear at NeurIPS 2022 Dataset and Benchmark Track (https://arxiv.org/abs/2206.02096)

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- benchmark.png
- __init__.py
- engine.py
- flip.py
- protbert.py
- util.py
- run_multi.py
- run_single.py
.gitignore
LICENSE
README.md
requirements.txt

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/DeepGraphLearning/PEER_Benchmark

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd PEER_Benchmark

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install fair-esm transformers easydict pyyaml lmdb

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install fair-esm transformers easydict pyyaml lmdb

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

python -m pip install git+https://github.com/DeepGraphLearning/torchdrug/

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 script/run_single.py -c config/single_task/$model/$yaml_config --seed 0

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 script/run_multi.py -c config/multi_task/$model/$yaml_config --seed 0

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

python -m torch.distributed.launch --nnodes=2 --nproc_per_node=4 script/run_single.py -c config/single_task/$model/$yaml_config --seed 0

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

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