GearBind
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal
- Organisationsart
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- China, Canada
- Veröffentlicht
- 6 September 2024
- Autoren
- Huiyu Cai, Zuobai Zhang, Mingkai Wang, Bozitao Zhong, Quanxiao Li, Yuxuan Zhong, Yanling Wu, Tianlei Ying, Jian Tang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein design
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
"For pretraining, we use a non-redundant subset of CATH v4.3.0 domains, which contains 30,948 experimental protein struc- tures" Binary classification with 1 prediction target per protein
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Open source
The GearBind inference code, the trained model checkpoints and the dataset preprocessing scripts are available via https://github.com/DeepGraphLearning/GearBind under the Apache 2.0 License.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 4
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
GearBind wurde veröffentlicht von BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, im Land aufgezeichnet als China, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein design.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Antworten
GearBind — Häufige Fragen
GearBind— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
GearBind— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
GearBind— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
GearBind— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
GearBind— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GearBind— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein design. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
GearBind— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.