Yuel 2
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
- Pennsylvania State University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 12 October 2024
- Autoři
- Jian Wang, Nikolay V. Dokholyan
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein-ligand binding affinity 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
Pre-training data = 250,000 protein-ligand pairs 250,000 = 2.5e5 unique data points
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 (non-commercial)
- Tréninkový kód
- Open (non-commercial)
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Yuel follow GPL 3.0v license. Yuel are freely available for academic purpose or individual research, but restricted for commecial use. https://bitbucket.org/dokhlab/yuel/src/master/
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
- 2
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Leveraging Transfer Learning for Predicting Protein-Small Molecule Interactions
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Yuel 2 byl zveřejněn Pennsylvania State University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během October 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein-ligand binding affinity prediction.
Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.
Odpovědi
Yuel 2 — běžné otázky
Yuel 2— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Yuel 2— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Pennsylvania State University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
Yuel 2— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Yuel 2— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein-ligand binding affinity prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Yuel 2— 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.
Yuel 2— 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.
Yuel 2— 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.
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.