AF2RAVE
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
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
- University of Maryland
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 10 April 2024
- Autoren
- Xinyu Gu, Akashnathan Aranganathan, Pratyush Tiwary
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Drug discovery
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
Does not train a new model. Previous calculations below Initial simulations: 12 × (48.5×10^-9 / 2×10^-15) = 291×10^6 steps Umbrella sampling: 12 × (11×11) × (90×10^-9 / 2×10^-15) = 6.534×10^10 steps Total: 291×10^6 + 6.534×10^10 = 6.563×10^10 steps Conservative estimate: 1.6×10^10 data points
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 18
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Empowering AlphaFold2 for Protein Conformation-Selective Drug Discovery with AlphaFold2-RAVE
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
AF2RAVE wurde veröffentlicht von University of Maryland, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet drug discovery.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
AF2RAVE — Häufige Fragen
AF2RAVE— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
AF2RAVE— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
AF2RAVE— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
AF2RAVE— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Maryland, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
AF2RAVE— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
AF2RAVE— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von drug discovery. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Die andere Richtung
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