alphafold2环境部署

一、安装运行环境（以下所有命令直接复制到终端执行即可无论多行还是单行命令） 1,安装docker环境

如果没有安装docker，直接执行docker会有安装docker的提示，复制安装命令执行即可。
安装完成后，执行docker version 出现docker的版本信息即安装成功。

2,安装python环境

同上，执行python，没有安装的情况下会有安装命令提示，执行安装命令即可，安装后执行 python3 有版本信息即安装成功。

3,安装显卡驱动（此处可能会提示curl命令未安装，同上按提示安装即可） 3.1,

curl https://get.docker.com | sh 
  && sudo systemctl --now enable docker

3.2,

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | 
sudo apt-key add -
distribution="ubuntu18.04"
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | 
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

3.3,

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

3.4,

sudo systemctl restart docker

3.5,最后执行下面命令，出现显卡版本信息即安装成功

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

二、运行alphafold2 1,修改alphafold文件下AlphaFold/alphafold/docker/run_docker.py 1.1 修改数据库路径

DOWNLOAD_DIR = '/media/bo/AlphaFold/alphafoldDatabase' （在alphafoldDatabase文件夹下面，终端执行 pwd 命令获得当前文件夹的路径）

1.2 修改输出结果目录

output_dir = '/media/bo/AlphaFold/outputPDB'

2,修改alphafold文件下AlphaFold/alphafold/docker/Dockerfile 将ARG CUDA版本改成11.1

ARG CUDA=11.1

3,制作运行的docker镜像文件 （注意下面命令有个 . -f 后面是Dockerfile文件的路径，直接在alphafold目录下执行即可）

docker build -f docker/Dockerfile -t alphafold . 

4,安装python依赖环境（pip3命令执行不了的话，按提示安装pip3）

pip3 install -r docker/requirements.txt

5,最终运行命令（alphafold目录下执行即可，T1050.fasta换成自己的fasta文件目录（在目录下执行pwd获得））

python3 docker/run_docker.py --fasta_paths=T1050.fasta --max_template_date=2021-08-01