ShapeMol
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
- Ohio State University
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 23 August 2023
- Autoři
- Ziqi Chen, Bo Peng, Srinivasan Parthasarathy, Xia Ning
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Drug discovery
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2.7M
- Výcviková data
- tokens
1. Training dataset: 1,593,653 molecules
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
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware: 1x Tesla V100 PCIe 32GB (1.30×10¹⁴ FLOP/s) 2. Training duration: directly provided - 140 hours total (80h Shape Encoder + 60h Diffusion Model) = 504,000 seconds 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 1.30×10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 504,000s × 0.4 = 2.60×10¹⁹ FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 140 hours
- Příkon
- 328 W
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
- 18
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Shape-conditioned 3D Molecule Generation via Equivariant Diffusion Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
ShapeMol byl zveřejněn Ohio State University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2023.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol drug discovery.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.6 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
ShapeMol — běžné otázky
ShapeMol— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol drug discovery. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
ShapeMol— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
ShapeMol— 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.
ShapeMol— 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.
ShapeMol— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.7M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ShapeMol— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Ohio State University, zakládající se na United States of America.
ShapeMol— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.