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1. 安装

• Python 3.10–3.12

• 建议使用独立环境

conda create -n nepkit python=3.10
conda activate nepkit
pip install NepTrainKit

Linux/WSL2 可按需设置：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.4
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"
pip install NepTrainKit

Windows PowerShell 可按需设置：

$env:CUDA_PATH = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4"
$env:Path = "$env:CUDA_PATH\bin;" + $env:Path
pip install NepTrainKit

2. 启动

nepkit
# 或
NepTrainKit

3. 主要模块

• NEP Dataset Display：导入、可视化、筛选、导出。

• Make Dataset：用 cards 组装生成/过滤 pipeline。

• Data Management：按 Project/Model(version) 管理数据。

• Settings：配置 backend、绘图引擎和性能参数。

4. 可复现性建议

• 对支持的卡片开启 Use seed 并固定 seed

• 固定卡片顺序与输入顺序

• 结合 Config_type 检查导出结果