ProteinGAN
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
- Vilnius University,Chalmers University of Technology
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Lithuania, Sweden
- Publikováno
- 4 March 2021
- Autoři
- Donatas Repecka, Vykintas Jauniskis, Laurynas Karpus, Elzbieta Rembeza, Irmantas Rokaitis, Jan Zrimec, Simona Poviloniene, Audrius Laurynenas, Sandra Viknander, Wissam Abuajwa, Otto Savolainen, Rolandas Meskys, Martin K. M. Engqvist & Aleksej Zelezniak
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Proteins, Protein generation
- Přístup
- Unsupervised
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 60M
- Výcviková data
- tokens
"The final architecture of the network comprised 45 layers with over 60 million trainable parameters"
16,706 × 319 = 5,329,214 tokens Total datapoints = 5.33 million tokens
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
- 4.3 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
2.5 million steps, batch size 64, 210 hours on NVIDIA Tesla P100 system
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA P100
- Používané čipy
- 1
- Čip-hodiny
- 210
- Doba reálného času
- 210 hours (8.8 days)
- Příkon
- 279 W
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Expanding functional protein sequence spaces using generative adversarial networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
ProteinGAN byl zveřejněn Vilnius University,Chalmers University of Technology, v zemi zaznamenané jako Lithuania, během March 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins, Protein generation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 4.3 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA P100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
ProteinGAN — běžné otázky
ProteinGAN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins, Protein generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
ProteinGAN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA P100. 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.
ProteinGAN— 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.
ProteinGAN— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
ProteinGAN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 60M. "The final architecture of the network comprised 45 layers with over 60 million trainable parameters". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ProteinGAN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Vilnius University,Chalmers University of Technology, zakládající se na Lithuania, organizace zařazená jako academia,Academia.
ProteinGAN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 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.