GraphEC

Uzavřené váhy Sun Yat-sen University,National Supercomputing Center in Shenzhen,Chongqing University,Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing September 2024

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
Sun Yat-sen University,National Supercomputing Center in Shenzhen,Chongqing University,Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing
Typ organizace
Academia,Government,Academia
Země
China
Publikováno
18 September 2024
Autoři
Yidong Song, Qianmu Yuan, Sheng Chen, Yuansong Zeng, Huiying Zhao, Yuedong Yang

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Biology
Úkol
Enzyme 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
74,487 tokens

588 + 74,487 + 3,297 = 78,372 ≈ 7.8e4 datapoints GraphEC training data from: - Active Site: 588 - EC Number: 74,487 - Optimum pH: 3,297

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
Accurately predicting enzyme functions through geometric graph learning on ESMFold-predicted structures
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

GraphEC byl zveřejněn Sun Yat-sen University,National Supercomputing Center in Shenzhen,Chongqing University,Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, v zemi zaznamenané jako China, během September 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Government,Academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol enzyme function prediction.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Tréninková sada běžela na přibližně 74,487 tokeny textu

Odpovědi

GraphEC — běžné otázky

01

GraphEC— 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.

02

GraphEC— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol enzyme function prediction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

03

GraphEC— 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.

04

GraphEC— 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.

05

GraphEC— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

06

GraphEC— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Sun Yat-sen University,National Supercomputing Center in Shenzhen,Chongqing University,Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Government,Academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.