MEGNet (molecule model)
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 California San Diego
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 April 2019
- Autoři
- Chi Chen, Weike Ye, Yunxing Zuo, Chen Zheng, Shyue Ping Ong
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Materials science
- Úkol
- Molecular property prediction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 8.7K
- Výcviková data
- 117,416 tokens
- Epochy
- 1,000
Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.dcux1bvmijlm
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
- 4.5 × 10¹⁷ FLOP
Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.c0h2t2icf5xr Assuming a single GPU (the model is quite small): 1.0e+3*100*1.1e+13*0.4=4.5e+17
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 28 hours
- Příkon
- 283 W
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 1,301
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Graph Networks as a Universal Machine Learning Framework for Molecules and Crystals
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
MEGNet (molecule model) byl zveřejněn University of California San Diego, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2019. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Materials science, a je zaznamenán jako vykonávající úkol molecular property prediction.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 4.5 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 117,416 tokeny textu
Odpovědi
MEGNet (molecule model) — běžné otázky
MEGNet (molecule model)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Materials science, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol molecular property prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
MEGNet (molecule model)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.5 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. 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.
MEGNet (molecule model)— 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.
MEGNet (molecule model)— 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.
MEGNet (molecule model)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 8.7K. Calculations here: https://docs.google.com/document/d/1BTmyZ9KVTIwkp9z9tRRFsWM5A0QcXiufXrIhujffyso/edit?tab=t.0#heading=h.dcux1bvmijlm. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MEGNet (molecule model)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of California San Diego, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
MEGNet (molecule model)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2019. 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.