DeepRelax

Uzavřené váhy National University of Singapore,Sun Yat-sen University,Peking University,China Medical University Hospital,Asia university,Guangdong L-Med Biotechnology Company 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
National University of Singapore,Sun Yat-sen University,Peking University,China Medical University Hospital,Asia university,Guangdong L-Med Biotechnology Company
Typ organizace
Academia,Academia,Academia,Academia,Industry
Země
Singapore, China, Taiwan
Publikováno
17 September 2024
Autoři
Ziduo Yang, Yi-Ming Zhao, Xian Wang, Xiaoqing Liu, Xiuying Zhang, Yifan Li, Qiujie Lv, Calvin Yu-Chian Chen & Lei Shen

Co to dělá

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

Doména
Biology
Úkol
Protein folding 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

"By excluding compounds missing either initial or DFT-relaxed structures, we refined the dataset to 62,724 pairs. " Multiple properties for each structure are predicted in a regression approach.

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Unknown

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Scalable crystal structure relaxation using an iteration-free deep generative model with uncertainty quantification
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Pozadí

DeepRelax byl zveřejněn National University of Singapore,Sun Yat-sen University,Peking University,China Medical University Hospital,Asia university,Guangdong L-Med Biotechnology Company, v zemi zaznamenané jako Singapore, během September 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia,Industry.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein folding prediction.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Odpovědi

DeepRelax — běžné otázky

01

DeepRelax— 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.

02

DeepRelax— 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.

03

DeepRelax— kolik má parametrů?

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

04

DeepRelax— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností National University of Singapore,Sun Yat-sen University,Peking University,China Medical University Hospital,Asia university,Guangdong L-Med Biotechnology Company, zakládající se na Singapore, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia,Industry.

05

DeepRelax— 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.

06

DeepRelax— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein folding prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

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.