OmegaPLM
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United States of America, China
- Publikováno
- 22 July 2022
- Autoři
- Ruidong Wu, Fan Ding, Rui Wang, Rui Shen, Xiwen Zhang, Shitong Luo, Chenpeng Su, Zuofan Wu, Qi Xie, Bonnie Berger, Jianzhu Ma, Jian Peng
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Proteins, Protein folding prediction
- Číselný formát
- TF32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 670M
- Výcviková data
- 1,258,291,200,000 tokens
- Velikost dávky
- 2,097,152
"Our model contains 66 layers with around 670 million parameters without sharing parameters, which doubles the layer count of ESM-1b but roughly retains the parameter count."
Number of sequences: 35 x 10^6 Sequence length: 512 Total data points: 35 x 10^6 x 512 = 1.792 x 10^10 tokens First stage crop size: 256 First stage data points: 35 x 10^6 x 256 = 8.96 x 10^9 tokens Additional structural data: ~110,000 sequences = 7.68 x 10^7 tokens Final estimate: 8.96 x 10^9 tokens
"[...] each batch contains 4,096 sequences and each sequence is padded or cropped to 512 residues" 4096 * 512 = 2097152
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
- 1 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"OmegaPLM is implemented in PyTorch (44) and trained for 2,560 GPU Nvidia A100 80G days." "Default precision format in Nvidia A100 GPUs is set to TensorFloat-32 for matrix operations." Assume 0.3 utilization for language model Estimate: (2560 * 24 * 3600) s * 156e12 FLOP/s * 0.3 * = 1.04e22
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Čip-hodiny
- 61,440
- Náklady na výpočet
- $52,400
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
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 445
"Here, we introduce OmegaFold, the first computational method to successfully predict high-resolution protein structure from a single primary sequence alone. Using a new combination of a protein language model that allows us to make predictions from single sequences and a geometry-inspired transformer model trained on protein structures, OmegaFold outperforms RoseTTAFold and achieves similar prediction accuracy to AlphaFold2 on recently released structures"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- High-resolution de novo structure prediction from primary sequence
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
OmegaPLM byl zveřejněn Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins, Protein folding prediction.
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 1 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 1,258,291,200,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: historical significance.
Odpovědi
OmegaPLM — běžné otázky
OmegaPLM— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
OmegaPLM— 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.
OmegaPLM— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
OmegaPLM— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 670M. "Our model contains 66 layers with around 670 million parameters without sharing parameters, which doubles the layer count of ESM-1b but roughly retains the parameter count.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
OmegaPLM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.
OmegaPLM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
OmegaPLM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins, Protein folding prediction. 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.