DeepFRI
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
- Flatiron Institute,University of California San Diego,Jagiellonian University,New York University (NYU),Broad Institute,University of Auckland,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Academia
- Země
- United States of America, Poland, New Zealand
- Publikováno
- 26 May 2021
- Autoři
- Vladimir Gligorijević, P. Douglas Renfrew, Tomasz Kosciolek, Julia Koehler Leman, Daniel Berenberg, Tommi Vatanen, Chris Chandler, Bryn C. Taylor, Ian M. Fisk, Hera Vlamakis, Ramnik J. Xavier, Rob Knight, Kyunghyun Cho & Richard Bonneau
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein function prediction
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
30k PDB + 220k SWISS-MODEL = 250k 250k * 0.8 = 200k
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
The source code for training the DeepFRI model, together with neural network weights are available for research and non-commercial use at https://github.com/flatironinstitute/DeepFRI (BSD-3-Clause license) and it can be cited by using https://doi.org/10.5281/zenodo.4650027. A web service of our method is available at https://beta.deepfri.flatironinstitute.org/
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 786
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Structure-based protein function prediction using graph convolutional networks
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
DeepFRI byl zveřejněn Flatiron Institute,University of California San Diego,Jagiellonian University,New York University (NYU),Broad Institute,University of Auckland,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT), v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein function prediction.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.
Odpovědi
DeepFRI — běžné otázky
DeepFRI— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein function prediction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
DeepFRI— 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.
DeepFRI— 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.
DeepFRI— 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.
DeepFRI— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
DeepFRI— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Flatiron Institute,University of California San Diego,Jagiellonian University,New York University (NYU),Broad Institute,University of Auckland,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Massachusetts Institute of Technology (MIT), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Research collective,Academia,Academia,Academia.
DeepFRI— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.