DiffDock-PP
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
- Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Germany, United States of America
- Publikováno
- 8 April 2023
- Autoři
- Mohamed Amine Ketata, Cedrik Laue, Ruslan Mammadov, Hannes Stärk, Menghua Wu, Gabriele Corso, Céline Marquet, Regina Barzilay, Tommi S. Jaakkola
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein interaction prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.6M
- Výcviková data
- 42,826 tokens
- Epochy
- 170
42,826 pairs approximated at 500 tokens 42826*500=21413000
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
- 3.5 × 10¹⁶ FLOP
Using 6ND formula with 170 epochs 6*21413000*1620000*170=3.5382841e+16
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 67
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- DiffDock-PP: Rigid Protein-Protein Docking with Diffusion Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
DiffDock-PP byl zveřejněn Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT), v zemi zaznamenané jako Germany, během April 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein interaction prediction.
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
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 3.5 × 10¹⁶ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 42,826 tokeny textu
Odpovědi
DiffDock-PP — běžné otázky
DiffDock-PP— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DiffDock-PP— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein interaction prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
DiffDock-PP— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.5 × 10¹⁶ FLOP. 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.
DiffDock-PP— 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.
DiffDock-PP— 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.
DiffDock-PP— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.6M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
DiffDock-PP— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT), zakládající se na Germany, organizace zařazená jako academia,Academia.
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.