SaProt
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
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 19 April 2024
- Autoři
- Jin Su, Chenchen Han, Yuyang Zhou, Junjie Shan, Xibin Zhou, Fajie Yuan
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 650M
- Výcviková data
- tokens
"To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision
4.0 × 10⁷ sequences × 3.0 × 10² tokens/sequence = 1.2 × 10¹⁰ tokens
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
- 6.2 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"Its training lasted 3 months and utilized 64 NVIDIA 80G A100 GPUs," 64*312000000000000*0.4*3months=6.210847e+22
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
- Používané čipy
- 64
- Doba reálného času
- 2,160 hours (90 days)
- Příkon
- 50.6 kW
"Its training lasted 3 months "
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
- 229
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- SaProt: Protein Language Modeling with Structure-aware Vocabulary
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
SaProt byl zveřejněn Zhejiang University (ZJU),Westlake University, v zemi zaznamenané jako China, během April 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 6.2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
SaProt — běžné otázky
SaProt— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.
SaProt— 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.
SaProt— 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.
SaProt— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 650M. "To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
SaProt— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Zhejiang University (ZJU),Westlake University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.
SaProt— 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.
SaProt— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
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.