PepNet
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
- Shandong University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 28 September 2024
- Autoři
- Jiyun Han, Tongxin Kong, Juntao Liu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
"Finally, the AIP training, valid, and testing sets contain 2516, 629, and 1049 samples, while the AMP training, valid, and testing sets consist of 5340, 1336, and 1670 samples, respectively." Binary classification where each sequence provides on gradient target.
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
- PepNet: an interpretable neural network for anti-inflammatory and antimicrobial peptides prediction using a pre-trained protein language model
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
PepNet byl zveřejněn Shandong University, v zemi zaznamenané jako China, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Odpovědi
PepNet — běžné otázky
PepNet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Shandong University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia.
PepNet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PepNet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
PepNet— 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.
PepNet— 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.
PepNet— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.