Text2Protein
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
- University of California San Diego,Brown University
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 13 September 2024
- Autoři
- Ramtin Hosseini, Siyang Zhang, Pengtao Xie
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Biology
- Úkol
- Protein design
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
Training set: 10,898 * 0.95 = 10,353 proteins Average residues per protein: 100 Total datapoints = 10,353 * 100 = 1,035,300 Range validation: Minimum (40 residues): 10,353 * 40 = 414,120 Maximum (256 residues): 10,353 * 256 = 2,648,768 Final estimate: ~1.0e6 datapoints
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
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA RTX 3090 (1.60e14 FLOP/s FP16 tensor) 2. Training duration: 10 days provided directly (864,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.60e14 FLOP/s × 1 GPU × 864,000s × 0.4 = 5.5e19 FLOPs
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Doba reálného času
- 240 hours (10 days)
"We trained the diffusion model for approximately 500,000 iterations with a batch size of 248. The entire training process, conducted on an NVIDIA RTX 3090 GPU, took about 10 days to complete."
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
- Text2Protein: A Generative Model for Designated Protein Design on Given Description
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Text2Protein byl zveřejněn University of California San Diego,Brown University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein design.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5.5 × 10¹⁹ 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
Text2Protein — běžné otázky
Text2Protein— 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.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Text2Protein— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of California San Diego,Brown University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein design. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Text2Protein— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.5 × 10¹⁹ 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.
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.