DiffPepBuilder
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
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
- Peking University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 30 April 2024
- Autoři
- Fanhao Wang, Yuzhe Wang, Laiyi Feng, Changsheng Zhang, Luhua Lai
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein generation
- Základní model
- ESM2-650M
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 104M
- Výcviková data
- 1,489,700 tokens
Step-by-step calculation: Complexes = 14,897 Average length = (8 + 30)/2 = 19 Total datapoints = 14,897 × 19 = 283,043 ≈ 2.83×10⁵
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 7.7 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware: 8x NVIDIA A800 80GB GPUs (7.80e13 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 5 days = 432,000 seconds (directly provided) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 7.80e13 FLOP/s/GPU × 8 GPUs × 432,000s × 0.40 = 1.08e20 FLOP (7.80e13 × 8 = 6.24e14 FLOP/s total → × 432,000s = 2.70e20 → × 0.40 = 1.08e20) Base model: 7.560000000001e+21 Total: 7667785728001000000000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A800 PCIe 40 GB
- Používané čipy
- 8
- Doba reálného času
- 120 hours
- Příkon
- 4.0 kW
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 27
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Target-Specific De Novo Peptide Binder Design with DiffPepBuilder
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
DiffPepBuilder byl zveřejněn Peking University, v zemi zaznamenané jako China, během April 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein generation.
Staví na ESM2-650M. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 7.7 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 1,489,700 tokeny textu
Odpovědi
DiffPepBuilder — běžné otázky
DiffPepBuilder— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Peking University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia.
DiffPepBuilder— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DiffPepBuilder— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
DiffPepBuilder— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 7.7 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A800 PCIe 40 GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
DiffPepBuilder— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
DiffPepBuilder— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
DiffPepBuilder— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 104M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.