RFdiffusion
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
- University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- United States of America, France, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 23 July 2023
- Autoren
- Joseph L. Watson, David Juergens, Nathaniel R. Bennett, Brian L. Trippe, Jason Yim, Helen E. Eisenach, Woody Ahern, Andrew J. Borst, Robert J. Ragotte, Lukas F. Milles, Basile I. M. Wicky, Nikita Hanikel, Samuel J. Pellock, Alexis Courbet, William Sheffler, Jue Wang, Preetham Venkatesh, Isaac Sappington, Susana Vázquez Torres, Anna Lauko, Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Sergey Ovchinnikov, Reg…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein generation, Protein folding prediction
- Basis-Modell
- RoseTTAFold All-Atom (RFAA)
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
Table 3 (Supplementary materials): Initial Training: crop size 256 25600 examples per epoch 200 epochs Fine tuning: crop size 384 25600 examples per epoch 100 epochs 256*25600*200+384*25600*100 = 2293760000 tokens ~ 2.3B 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
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 5.8 × 10²¹ FLOP
125000000000000*64*672*3600*0.3=5.80608e+21
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 V100
- Verwendete Chips
- 64
- Wand-Uhrzeit
- 672 hours (28 days)
- Stromverbrauch
- 38.2 kW
"RoseTTAFold was trained for 4 weeks on 64 V100 GPUs on Microsoft Azure." 4*7*24=672 hours
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
- Unreleased
Code for running RFdiffusion has been released on GitHub, free for academic, personal and commercial use at https://github.com/Rosetta- Commons/RFdiffusion. It is also available as a Google Colab notebook, accessible through GitHub.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- De novo design of protein structure and function with RFdiffusion
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RFdiffusion wurde veröffentlicht von University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein generation, Protein folding prediction.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, RoseTTAFold All-Atom (RFAA). Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Antworten
RFdiffusion — Häufige Fragen
RFdiffusion— 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.
RFdiffusion— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
RFdiffusion— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
RFdiffusion— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RFdiffusion— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein generation, Protein folding prediction. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
RFdiffusion— 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.
RFdiffusion— 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.
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.