TAWFN
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
- Northeastern University (China)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 23 September 2024
- Autoři
- Lu Meng, Xiaoran Wang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein function 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
PDBset Training = 36,629 * 0.8 = 29,303 AFset Training = 42,427 Total = 29,303 + 42,427 = 71,730
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
- 3.5 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 x 10^14 FLOPs/s per GPU) 2. Training duration: Estimated * 71,000 samples, batch size 64 → 1,100 batches/epoch * 0.5s/batch → 9 min/epoch * 100 epochs → 15 hours (54,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 x 10^14 FLOPs/s × 1 GPU × 54,000s × 0.4 = 3.456 x 10^18 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Používané čipy
- 1
- Příkon
- 379 W
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
- TAWFN: A Deep Learning Framework for Protein Function Prediction
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
TAWFN byl zveřejněn Northeastern University (China), 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 function prediction.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 3.5 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce RTX 3090. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
TAWFN — běžné otázky
TAWFN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Northeastern University (China), zakládající se na China, organizace zařazená jako academia.
TAWFN— 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.
TAWFN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein function prediction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
TAWFN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.5 × 10¹⁸ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— 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.
TAWFN— 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.