AlphaFold3

本家様 https://github.com/google-deepmind/alphafold3

12月にリリースかなと思ったのですが11月上旬にリリース.

ここでは rockylinux9での構築をしてみます.

AlphaFold2と同じようにdockerコンテナで実行できるようにするのがオリジナルみたい.
まずは下記記載のドキュメント通りに作ってみます
https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/installation.md

Toolkit for alphafold3 input and output files https://github.com/cddlab/alphafold3_tools

対象マシン†

インストール対象マシンは下記の感じです

[root@rockylinux9 ~]# cat /etc/redhat-release
Rocky Linux release 9.5 (Blue Onyx)
 
[root@rockylinux9 ~]# getenforce
Enforcing
 
[root@rockylinux9 ~]# cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  570.153.02  Tue May 13 16:34:43 UTC 2025
GCC version:  gcc version 11.5.0 20240719 (Red Hat 11.5.0-2) (GCC)
 
[root@rockylinux9 ~]# nvidia-smi -L
GPU 0: NVIDIA GeForce GTX 1070 (UUID: GPU-a49de51b-de1e-52f3-1e3f-ce704e159713)
 
[root@rockylinux9 ~]# ls -l /usr/local/cuda
ls: cannot access '/usr/local/cuda': No such file or directory
 
[root@rockylinux9 ~]#

↑

docker構築†

[root@rockylinux9 ~]# dnf -y install dnf-plugins-core
[root@rockylinux9 ~]# dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/rhel/docker-ce.repo
Adding repo from: https://download.docker.com/linux/rhel/docker-ce.repo
[root@rockylinux9 ~]# ls /etc/yum.repos.d/
docker-ce.repo  rocky-addons.repo  rocky-devel.repo  rocky-extras.repo  rocky.repo    <--「docker-ce.repo」が追加される
 
[root@rockylinux9 ~]#
[root@rockylinux9 ~]# sed -i s'/enabled=1/enabled=0/' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo

使用するリポジトリは「docker-ce-stable」となる. 詳細は「dnf repolist -v docker-ce-stable」. 中身は「dnf list available --disablerepo=* --enablerepo=docker-ce-stable」で見れる.

[root@rockylinux9 ~]# dnf --enablerepo=docker-ce-stable install docker-ce
 
docker-ce, docker-ce-cli, docker-buildx-plugin, docker-ce-rootless-extras, docker-compose-plugin, containerd.io がインストールされる
 
っで起動
[root@rockylinux9 ~]# systemctl enable docker --now

「systemctl status docker」の中身を見ると「/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock」で実行なので「/var/lib/docker」にイメージが保存されます.
別の場所に変えたいなら「--data-root」を使って変更します. 「/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock --data-root /docker-images 」とかで.

次にNVIDIA Container Toolkitをインストールします

[root@rockylinux9 ~]# curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
[root@rockylinux9 ~]# sed -i s'/enabled=1/enabled=0/' /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo

追加したリポジトリ「nvidia-container-toolkit」の詳細は「dnf repolist -v nvidia-container-toolkit」. 中身は「dnf list available --disablerepo=* --enablerepo=nvidia-container-toolkit」で見れる
っでインストールします

[root@rockylinux9 ~]# dnf --enablerepo=nvidia-container-toolkit install nvidia-container-toolkit
 
nvidia-container-toolkit, libnvidia-container-tools, libnvidia-container1, nvidia-container-toolkit-base がインストールされる
 
dockerを再起動させて有効にします
 
[root@rockylinux9 ~]# systemctl restart docker

っでテスト

[root@rockylinux9 ~]# nvidia-container-cli info
NVRM version:   570.153.02
CUDA version:   12.8
 
Device Index:   0
Device Minor:   0
Model:          NVIDIA GeForce GTX 1070
Brand:          GeForce
GPU UUID:       GPU-a49de51b-de1e-52f3-1e3f-ce704e159713
Bus Location:   00000000:06:10.0
Architecture:   6.1
 
[root@rockylinux9 ~]#
[root@rockylinux9 ~]# docker run --gpus all --rm nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi -L
 :
GPU 0: NVIDIA GeForce GTX 1070 (UUID: GPU-a49de51b-de1e-52f3-1e3f-ce704e159713)
[root@rockylinux9 ~]#

これでdockerの構築が完了.

そのままでは一般ユーザがdockerを使えない. 一般ユーザでdockerを利用するにはgroup「docker」にそのアカウントを登録するか、
利用ユーザが「dockerd-rootless-setuptool.sh --skip-iptables install」を実行してrootless dockerを有効にさせる.

[saber@rockylinux9 ~]$ dockerd-rootless-setuptool.sh --skip-iptables install
 :
[INFO] Installed docker.service successfully.
[INFO] To control docker.service, run: `systemctl --user (start|stop|restart) docker.service`
[INFO] To run docker.service on system startup, run: `sudo loginctl enable-linger saber`
 :
[INFO] Some applications may require the following environment variable too:
export DOCKER_HOST=unix:///run/user/1000/docker.sock
 :
[saber@rockylinux9 ~]$ ps -ef |grep docker
(この段階でユーザアカウントのdockerが動いてます. ログアウトするとdockerは止まります. 再度ログインするとdockerは自動的に動きます)

その後にrootで「/etc/nvidia-container-runtime/config.toml」にある「#no-cgroups = false」を「no-cgroups = true」に変更する. これでgpuを一般ユーザでもrootlessで使える.
systemのbootに合わせて、ログインの有無にかかわらずユーザのdockerを動かすには「sudo loginctl enable-linger saber」を有効にすればいいみたい

っで本題へ.

↑

AlphaFold3構築†

せっかくdockerをrootlessで作ったので一般ユーザでalphafold3を作ってみます.

[saber@rockylinux9 ~]$ git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold3.git
 
[saber@rockylinux9 ~]$ cd alphafold3/
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ git log -1
commit 64723739f52944274485118cab935d53d66b5aec (HEAD -> main, origin/main, origin/HEAD)
Author: Augustin Zidek <augustinzidek@google.com>
Date:   Fri May 30 09:23:19 2025 -0700
 
    Update to Ubuntu 24.04 / CUDA 12.6.3 base image and use Python 3.12
 
    PiperOrigin-RevId: 765219906
    Change-Id: I271f442012ee30356ef316eda87abd231319a673
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ ls -CF
CMakeLists.txt        legal/                  requirements.txt            WEIGHTS_PROHIBITED_USE_POLICY.md
dev-requirements.txt  LICENSE                 run_alphafold_data_test.py  WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md
docker/               OUTPUT_TERMS_OF_USE.md  run_alphafold.py
docs/                 pyproject.toml          run_alphafold_test.py
fetch_databases.sh    README.md               src/
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$　
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker build -t alphafold3 -f docker/Dockerfile .
 :
 :
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY    TAG                          IMAGE ID       CREATED             SIZE
alphafold3    latest                       15d0b075bc01   About an hour ago   6.81GB
nvidia/cuda   11.8.0-runtime-ubuntu22.04   d8fb74ecc8b2   18 months ago       2.65GB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$

docker imageの作成に成功しました.

↑

データベースの準備†

「fetch_databases.sh」が提供されている. 中身を読むと「storage.googleapis.com/alphafold-databases/v3.0」にあるファイルのダウンロードと解凍ですね.

[saber@rockylinux9 alphafold3]$ bash ./fetch_databases.sh /Public/alphafold3
 :
(ティータイム)
 :
Complete
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ ls -lh /Public/alphafold3
total 394G
-rw-r--r--. 1 1001 2001  17G Jun  1 16:06 bfd-first_non_consensus_sequences.fasta
-rw-r--r--. 1 1001 2001 120G Jun  1 19:45 mgy_clusters_2022_05.fa
drwxr-x---. 2 1001 2001 4.3M Oct 11  2024 mmcif_files
-rw-r--r--. 1 1001 2001  76G Jun  1 18:14 nt_rna_2023_02_23_clust_seq_id_90_cov_80_rep_seq.fasta
-rw-r--r--. 1 1001 2001 223M Jun  1 14:44 pdb_seqres_2022_09_28.fasta
-rw-r--r--. 1 1001 2001 218M Jun  1 14:45 rfam_14_9_clust_seq_id_90_cov_80_rep_seq.fasta
-rw-r--r--. 1 1001 2001  13G Jun  1 15:31 rnacentral_active_seq_id_90_cov_80_linclust.fasta
-rw-r--r--. 1 1001 2001 102G Jun  1 19:27 uniprot_all_2021_04.fa
-rw-r--r--. 1 1001 2001  67G Jun  1 18:31 uniref90_2022_05.fa
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$

↑

モデルパラメータの取得†

下記申請フォームに記載して取得します

https://forms.gle/svvpY4u2jsHEwWYS6

Google DeepMind 側の裁量があるようです. 申請しても貰えない可能性がある
「$HOME/af3-models」にでも配置しておきます

↑

実行†

未実施

mkdir  $HOME/af_input  $HOME/af_output
 
docker run -it \
    --volume $HOME/af_input:/root/af_input \
    --volume $HOME/af_output:/root/af_output \
    --volume $HOME/af3-models:/root/models \
    --volume /Public/alphafold3:/root/public_databases \
    --gpus all \
    alphafold3 \
    python run_alphafold.py \
    --json_path=/root/af_input/fold_input.json \
    --model_dir=/root/models \
    --output_dir=/root/af_output

↑

Singularityへ†

作ったdokcerイメージを Singularity image file に変換してdocker不要で実行できるようにしてみます

singularityのインストール

[root@rockylinux9 ~]# dnf install epel-release -y
[root@rockylinux9 ~]# dnf install singularity-ce -y

[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
alphafold3   latest    dea05120089d   7 minutes ago   6.78GB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY   TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
alphafold3   latest    dea05120089d   8 minutes ago   6.78GB
registry     2         26b2eb03618e   20 months ago   25.4MB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                         NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   34 seconds ago   Up 32 seconds   0.0.0.0:5000->5000/tcp, [::]:5000->5000/tcp   registry
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                         NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   47 seconds ago   Up 45 seconds   0.0.0.0:5000->5000/tcp, [::]:5000->5000/tcp   registry
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker tag alphafold3 localhost:5000/alphafold3
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a    (「docker ps」も同じ)
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                                         NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   3 minutes ago   Up 3 minutes   0.0.0.0:5000->5000/tcp, [::]:5000->5000/tcp   registry
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY                  TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
alphafold3                  latest    dea05120089d   11 minutes ago   6.78GB
localhost:5000/alphafold3   latest    dea05120089d   11 minutes ago   6.78GB
registry                    2         26b2eb03618e   20 months ago    25.4MB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker push localhost:5000/alphafold3
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                         NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   10 minutes ago   Up 10 minutes   0.0.0.0:5000->5000/tcp, [::]:5000->5000/tcp   registry
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY                  TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
alphafold3                  latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
localhost:5000/alphafold3   latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
registry                    2         26b2eb03618e   20 months ago   25.4MB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$
 
(変換)
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ SINGULARITY_NOHTTPS=1 singularity build alphafold3.sif docker://localhost:5000/alphafold3:latest
 :
INFO:    Extracting OCI image...
INFO:    Inserting Singularity configuration...
INFO:    Creating SIF file...
INFO:    Build complete: alphafold3.sif
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ ls -lh alphafold3.sif
-rwxr-xr-x. 1 saber saber 2.8G Jun  1 15:17 alphafold3.sif
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$
 
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY                  TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
alphafold3                  latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
localhost:5000/alphafold3   latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
registry                    2         26b2eb03618e   20 months ago   25.4MB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                                         NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   16 minutes ago   Up 16 minutes   0.0.0.0:5000->5000/tcp, [::]:5000->5000/tcp   registry
[saber@rockylinux9 alphafold3]$

後始末

[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker stop registry
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE        COMMAND                  CREATED          STATUS                     PORTS     NAMES
9d6e05c348fb   registry:2   "/entrypoint.sh /etc…"   17 minutes ago   Exited (2) 5 seconds ago             registry
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker rm registry
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES
[saber@rockylinux9 alphafold3]$
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker images
REPOSITORY                  TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
alphafold3                  latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
localhost:5000/alphafold3   latest    dea05120089d   5 hours ago     6.78GB
registry                    2         26b2eb03618e   20 months ago   25.4MB
 
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker rmi localhost:5000/alphafold3 26b2eb03618e
[saber@rockylinux9 alphafold3]$ docker rmi dea05120089d

↑

job†

配列構造データベースが「/Public/alphafold3」にあって
取得したmodelファイルが「/Public/af3-model」にあるとして

slurmな環境なら今いるディレクトリに「af_input」と「af_output」を掘って
「af_input/fold_input.json」のインプットファイルを作って
下記batchを動かす

#!/bin/bash
#SBATCH -J af3-test
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -p workq
#SBATCH -n 8
#SBATCH --gres=gpu:1
 
cd $SLURM_SUBMIT_DIR
 
MODEL_DIR=/Public/af3-model
DB_DIR=/Public/alphafold3
 
singularity exec \
     --nv \
     --bind $SLURM_SUBMIT_DIR/af_input:/root/af_input \
     --bind $SLURM_SUBMIT_DIR/af_output:/root/af_output \
     --bind $MODEL_DIR:/root/models \
     --bind $DB_DIR:/root/public_databases \
     /apps/alphafold3.sif \
     python /app/alphafold/run_alphafold.py \
     --json_path=/root/af_input/fold_input.json \
     --model_dir=/root/models \
     --db_dir=/root/public_databases \
     --output_dir=/root/af_output

御品書き
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