EquiDock
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),ETH Zurich,Tencent
- Typ organizace
- Academia,Academia,Industry
- Země
- United States of America, Switzerland, China
- Publikováno
- 15 November 2021
- Autoři
- Octavian-Eugen Ganea, Xinyuan Huang, Charlotte Bunne, Yatao Bian, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola, Andreas Krause
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Proteins
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 39,938 tokens
- Epochy
- 30
DIPS Dataset: 39,937 protein pairs Total data points = 39,937 = 3.9937e4
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
- 1.1 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Training details here: https://docs.nvidia.com/bionemo-framework/latest/models/equidock.html 32 A100s can do 30 epochs per hour on the DIPS dataset. Equidock was trained on 30 epochs on DIPS and 150 epochs on DB5.5. DIPS is about 100x bigger, so the large majority of compute was DIPS. 32 A100-hours = 312 teraflops * 32 * 3600 * 0.3 ~= 1.08e19
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)
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
- 171
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Independent SE(3)-Equivariant Models for End-to-End Rigid Protein Docking
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
EquiDock byl zveřejněn Massachusetts Institute of Technology (MIT),ETH Zurich,Tencent, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.1 × 10¹⁹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 39,938 tokeny textu
Odpovědi
EquiDock — běžné otázky
EquiDock— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Massachusetts Institute of Technology (MIT),ETH Zurich,Tencent, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry.
EquiDock— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
EquiDock— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
EquiDock— 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.
EquiDock— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10¹⁹ 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.
EquiDock— 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.
EquiDock— 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.
EquiDock— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.