PTM-Mamba
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
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 29 February 2024
- Autoren
- Zhangzhi Peng, Benjamin Schussheim, Pranam Chatterjee
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Basis-Modell
- ESM2-650M
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
79,707 sequences × 400 tokens/sequence = 31,882,800 tokens ≈ 3.2 × 10⁷ tokens
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.
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
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
- Verwendete Chips
- 8
- Stromverbrauch
- 6.3 kW
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 source
- Hugging Face
- ChatterjeeLab
CC-BY-NC-ND-4.0 for weights https://huggingface.co/ChatterjeeLab/PTM-Mamba Apache 2.0 for inference and training code https://github.com/programmablebio/ptm-mamba?tab=readme-ov-file
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
- 45
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- PTM-Mamba: A PTM-Aware Protein Language Model with Bidirectional Gated Mamba Blocks
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
PTM-Mamba wurde veröffentlicht von Duke University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von ESM2-650M. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. ChatterjeeLab.
Antworten
PTM-Mamba — Häufige Fragen
PTM-Mamba— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PTM-Mamba— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
PTM-Mamba— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation ChatterjeeLab. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
PTM-Mamba— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Duke University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation 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.