PepGLAD
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
- Tsinghua University,Renmin University of China
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 21 February 2024
- Autoři
- Xiangzhe Kong, Yinjun Jia, Wenbing Huang, Yang Liu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein design
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
- Epochy
- 560
PepBench Training: 4,157 entries × 10 residues = 41,570 residues PepBDB Training: 8,434 entries × 10 residues = 84,340 residues ProtFrag: 70,645 monomers × 1 residue = 70,645 residues Total: 41,570 + 84,340 + 70,645 = 196,555 residues
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.
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Používané čipy
- 1
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
- Full-Atom Peptide Design with Geometric Latent Diffusion
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
PepGLAD byl zveřejněn Tsinghua University,Renmin University of China, v zemi zaznamenané jako China, během February 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein design.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Odpovědi
PepGLAD — běžné otázky
PepGLAD— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Tsinghua University,Renmin University of China, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.
PepGLAD— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PepGLAD— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein design. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
PepGLAD— 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.
PepGLAD— 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.
PepGLAD— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.