ProteinMPNN
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
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
- University of Washington,Wageningen University and Research,NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory
- Typ organizace
- Academia,Academia,Government
- Země
- United States of America, Netherlands
- Publikováno
- 15 September 2022
- Autoři
- J. Dauparas, I. Anishchenko, N. Bennett, H. Bai, R. J. Ragotte, L. F. Milles, B. I. M. Wicky, A. Courbet, R. J. de Haas, N. Bethel, P. J. Y. Leung, T. F. Huddy, S. Pellock, D. Tischer, F. Chan, B. Koepnick, H. Nguyen, A. Kang, B. Sankaran, A. K. Bera, N. P. King, D. Baker
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), 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
19,700 proteins * 0.8 [train split] × 300 residues/protein [assumtion] = 4 728 000 residues ≈ 5.0 × 10⁶ datapoints
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
MIT license https://github.com/dauparas/ProteinMPNN
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
- 793
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Robust deep learning–based protein sequence design using ProteinMPNN
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
ProteinMPNN byl zveřejněn University of Washington,Wageningen University and Research,NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Government.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design.
Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.
Odpovědi
ProteinMPNN — běžné otázky
ProteinMPNN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
ProteinMPNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington,Wageningen University and Research,NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia,Government.
ProteinMPNN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ProteinMPNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein design. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ProteinMPNN— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
ProteinMPNN— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
ProteinMPNN— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
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.