PepPrCLIP
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
- Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 22 July 2024
- Autoren
- Suhaas Bhat, Kalyan Palepu, Lauren Hong, Joey Mao, Tianzheng Ye, Rema Iyer, Lin Zhao, Tianlai Chen, Sophia Vincoff, Rio Watson, Tian Wang, Divya Srijay, Venkata Srikar Kavirayuni, Kseniia Kholina, Shrey Goel, Pranay Vure, Aniruddha J Desphande, Scott H Soderling, Matthew P DeLisa, Pranam Chatterjee
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
- Epochen
- 56
11,597 datapoints from noisy dataset training pairs used for pre-training 11,597 x 1 epoch = 11,597 total datapoints Final estimate: 11,597 ≈ 1.16e4
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 1 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware: 1x NVIDIA A100 80GB GPU (3.12e14 FLOP/s fp16) 2. Training duration: 6 hours (estimated based on dataset size and epochs) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 0.4 × (6 × 3600s) = 2.69e18 FLOP ≈ 1.0e18 FLOP
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Verwendete Chips
- 1
- Stromverbrauch
- 434 W
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 (non-commercial)
- Training-Code
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- ubiquitx
All code and Colab notebooks to run PepPrCLIP can be freely accessed by the academic community at: https://huggingface.co/ubiquitx/pepprclip, after signing a non-commercial, research-only academic license. All raw and processed data have been deposited to the Zenodo repository: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10971077
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- De Novo Design of Peptide Binders to Conformationally Diverse Targets with Contrastive Language Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
PepPrCLIP wurde veröffentlicht von Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein design.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. ubiquitx.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
PepPrCLIP — Häufige Fragen
PepPrCLIP— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PepPrCLIP— 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.
PepPrCLIP— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation ubiquitx. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
PepPrCLIP— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
PepPrCLIP— 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.
PepPrCLIP— 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.
PepPrCLIP— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
PepPrCLIP— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
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.