auto-pwa
AI-driven partial wave analysis for DeepSeek Harness: physics-gated config editing, ctpwa fit execution, numeric evaluation, and goal-driven iterative convergence. Physics knowledge (PDG-2026) as pure functions; DSH integration as a thin pwa_* tool plugin.
安装
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:BHXiang/auto-pwa说明文档
阅读完整 README ↗环境配置（可选，开箱即用）
所有机器相关路径都通过环境变量覆盖；默认值可移植——拟合驱动默认用插件自带的 scripts/aifit.py，python 走 PATH：
| 环境变量 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
PWA_CTPWA_PYTHON | python（PATH 解析） | ctpwa 环境 python；非激活环境请显式指定绝对路径 |
PWA_LD_LIBRARY_PATH | 空（不注入，继承环境） | 导入 ctpwa 所需的 ROOT/CUDA/torch 库路径（仅非激活环境需要） |
PWA_FIT_SCRIPT | 插件自带 scripts/aifit.py | 拟合驱动来源（AI 适配：写 results/fit.json + weight_best.root） |
PWA_PLOT_SCRIPT | 空（不软链 plot.py） | 你的求解器 plot.py（需要出图时设置） |
PWA_EVAL_OUT_DIR | 空（用 /_auto-pwa-eval） | auto_pwa_evaluate 输出目录 |
PWA_FIT_TRANSPORT | auto | auto/local/slurm：拟合在哪跑。auto = 本机 torch 看得到 CUDA → 本地；无 CUDA 但有 slurm 客户端 → 交作业（"无 GPU 但能 SLURM"规则）。 |
PWA_SLURM_TEMPLATE | a100 | a100/v100：集群模板，决定 partition/qos/account/gres 默认 |
PWA_SLURM_PARTITION / PWA_SLURM_QOS / PWA_SLURM_ACCOUNT / PWA_SLURM_GRES | 模板默认 | 逐集群覆盖（如 --partition=gpupwa --qos=pwadedicate --gres=gpu:a100:2） |
PWA_SLURM_NTASKS / PWA_SLURM_MEM_PER_CPU / PWA_SLURM_TIME | 1 / 50000 / 无 | sbatch 资源覆盖 |
PWA_SLURM_BATCH | auto | auto/one/script/off：候选试探批处理。auto = 按基座拟合实测 fit.json.timeSec 判（<120s → script 多合一脚本；否则 → one 每候选一作业，全部完成才唤醒） |