TxGNN
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
- Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University
- Typ organizace
- Academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 25 September 2024
- Autoři
- Kexin Huang, Payal Chandak, Qianwen Wang, Shreyas Havaldar, Akhil Vaid, Jure Leskovec, Girish N. Nadkarni, Benjamin S. Glicksberg, Nils Gehlenborg, Marinka Zitnik
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Drug discovery
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
"The KG is heterogeneous, with 10 types of nodes and 29 types of undi- rected edges. It contains 123,527 nodes and 8,063,026 edges." Prediction targets are on the level of node pairs with limited labeled examples.
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
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Hosted access (no API)
- Tréninkový kód
- Open source
Python implementation of the methodology developed and used in the present study is available via the project website at https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/TxGNN. The code to reproduce results, documentation and usage examples is at https://github.com/mims-harvard/TxGNN [MIT license]. We developed a web-based app available at http://txgnn.org to access TxGNN’s predictions and predictive rationales. [I don't see model checkpoints in the repo] here is an interface to access the model: ht…
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
- A foundation model for clinician-centered drug repurposing
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
TxGNN byl zveřejněn Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol drug discovery.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Odpovědi
TxGNN — běžné otázky
TxGNN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
TxGNN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
TxGNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia.
TxGNN— 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.
TxGNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol drug discovery. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
TxGNN— 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.
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.