MMAPLE
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- City University of New York,Cornell University
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 9 September 2024
- Autoři
- You Wu, Li Xie, Yang Liu, Lei Xie
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein-ligand binding affinity prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Experiment 3: "After removing duplicates and unusable data, the dataset contained a total of 1,667,708 sam- ples including 357,213 unique compounds and 168,517 unique proteins." Binary classification with 1 prediction target per sample.
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
The code to reproduce results, together with documentation, is available on GitHub at https://github.com/XieResearchGroup/MMAPLE) CC BY 4.0
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Semi-supervised meta-learning elucidates understudied molecular interactions
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
MMAPLE byl zveřejněn City University of New York,Cornell University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein-ligand binding affinity prediction.
Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.
Odpovědi
MMAPLE — běžné otázky
MMAPLE— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
MMAPLE— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
MMAPLE— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností City University of New York,Cornell University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.
MMAPLE— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
MMAPLE— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein-ligand binding affinity prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
MMAPLE— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
MMAPLE— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.