'train': ( "{cmd_mpi:s} nnp-scaling 100 > nnp-scaling-stdout.log 2> nnp-scaling-stdout.err; " "{cmd_mpi:s} nnp-train > nnp-train-stdout.log 2> nnp-train-stdout.err"), 'predict': '{cmd_mpi:s} nnp-dataset 0 > nnp-dataset-stdout.log 2> nnp-dataset-stdout.err'

这段代码看起来像是一个训练神经网络的脚本，使用了 MPI 进行并行计算。具体来说，这个脚本包含两个命令：

1. `nnp-scaling`：执行神经网络的权重缩放操作，将权重调整到一个合适的范围，以提高训练效果。
2. `nnp-train`：对神经网络进行训练。

在训练完成后，可以使用 `nnp-dataset` 命令对模型进行预测。