KinoML
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Germany, United States of America
- Publikováno
- 10 September 2024
- Autoři
- Raquel López-Ríos de Castro, Jaime Rodríguez-Guerra, David Schaller, Talia B Kimber, Corey Taylor, Jessica B White, Michael Backenköhler, Alexander Payne, Ben Kaminow, Iván Pulido, Sukrit Singh, Paula Linh Kramer, Guillermo Pérez-Hernández, Andrea Volkamer, John D Chodera
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Tréninková data
- tokens
Total Datapoints = KLIFS + KinCo + ChEMBL + PKIS2 = 6,667 + 137,778 + (159,823 + 15,578 + 11,412) + 261,870 = 6,667 + 137,778 + 186,813 + 261,870 = 592,128 ≈ 6.17 × 10⁵
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Open source
MIT license: https://github.com/openkinome/kinoml
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Confident
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Lessons learned during the journey of data: from experiment to model for predicting kinase affinity, selectivity, polypharmacology, and resistance
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
KinoML was published by Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center, in Germany, in September 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Odpovědi
KinoML — Časté dotazy
How many parameters does KinoML have?
No parameter count has been published for KinoML, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created KinoML?
KinoML was published by Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center, based in Germany, categorised as academia,Academia.
When was KinoML released?
KinoML was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is KinoML used for?
KinoML works in Biology, and is recorded as handling drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run KinoML?
None. KinoML is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is KinoML open source?
No. KinoML has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.