Profile Prediction
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
- University of Washington,Salesforce Research
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 December 2020
- Autoři
- Pascal Sturmfels, Jesse Vig, Ali Madani, Nazneen Fatema Rajani
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), 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
- tokens
32 million sequences × 250 residues/sequence = 8 billion data points [32 × 10^6 × 250 = 8 × 10^9]
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
- 5 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA Tesla V100 GPUs (130 TFLOP/s each) 2. Training duration: 2 weeks (1.2e+6 seconds) - directly provided 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 8 GPUs × 1.30e+14 FLOP/s × 1.2e+6 seconds × 0.4 utilization = 5.0e+20 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Používané čipy
- 8
- Příkon
- 4.9 kW
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
- 27
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Profile Prediction: An Alignment-Based Pre-Training Task for Protein Sequence Models
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Profile Prediction byl zveřejněn University of Washington,Salesforce Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2020. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Proteins.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Profile Prediction — běžné otázky
Profile Prediction— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Profile Prediction— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Proteins. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Profile Prediction— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
Profile Prediction— 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.
Profile Prediction— 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.
Profile Prediction— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Profile Prediction— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington,Salesforce Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.
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.