GraSR
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
- Shanghai Jiao Tong University,Ministry of Education of China
- Typ organizace
- Academia,Government
- Země
- China
- Publikováno
- 24 March 2022
- Autoři
- Chunqiu Xia, Shi-Hao Feng, Ying Xia, Xiaoyong Pan, Hong-Bin Shen
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein structure comparison
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 13,265 tokens
SCOPe v2.07 Dataset: Total PDB Entries: 87,224 Total Domains: 276,231 Training Set Size = Total Domains - Cross-Validation Domains Training Set Size = 276,231 - 13,265 = 262,966 domains
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
- 3.8 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware setup: 2x TITAN Xp GPUs (1.10×10¹³ FLOP/s each) 2. Training duration: Estimated 5 days (432,000 seconds) based on "several days" mention -> "Likely" confidence 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 2 GPUs × 1.10×10¹³ FLOP/s × 432,000s × 0.40 = 3.8×10¹⁸ FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA TITAN Xp
- Používané čipy
- 2
- Doba reálného času
- 120 hours
- Příkon
- 1.0 kW
"The whole GraSR model is trained on two TITAN Xp Graphics Cards, and the training procedure took several days." Estimated 5 days (432,000 seconds) based on "several days" mention
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 (non-commercial)
The data and source code can be found at https://github.com/chunqiux/GraSR (GPL-3.0 license). In addition, we also archive it on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.5338957). "The GraSR parameters are made availabe under a Creative Commons Attribution 4.0 International License."
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
- 28
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Fast protein structure comparison through effective representation learning with contrastive graph neural networks
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
GraSR byl zveřejněn Shanghai Jiao Tong University,Ministry of Education of China, v zemi zaznamenané jako China, během March 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Government.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein structure comparison.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 3.8 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA TITAN Xp. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 13,265 tokeny textu
Odpovědi
GraSR — běžné otázky
GraSR— 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.
GraSR— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.8 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA TITAN Xp. 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.
GraSR— 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.
GraSR— 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.
GraSR— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
GraSR— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Shanghai Jiao Tong University,Ministry of Education of China, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Government.
GraSR— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
GraSR— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein structure comparison. 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.