EGNN
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- InstaDeep
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 30 May 2023
- Autoren
- Sebastien Boyer, Sam Money-Kyrle, Oliver Bent
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Biology
- Aufgabe
- Protein stability prediction
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- 420,479 tokens
600000 datapoints
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
- Zitationen
- 5
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Predicting protein stability changes under multiple amino acid substitutions using equivariant graph neural networks
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
EGNN was published by InstaDeep, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in May 2023. It comes out of industry.
It works in Biology, and is recorded as doing protein stability prediction.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
The training set ran to roughly 420,479 tokens.
Antworten
EGNN — Häufig gestellte Fragen
How many parameters does EGNN have?
No parameter count has been published for EGNN, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created EGNN?
EGNN was published by InstaDeep, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was EGNN released?
EGNN was published in May 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is EGNN used for?
EGNN works in Biology, and is recorded as handling protein stability prediction. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run EGNN?
None. EGNN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is EGNN open source?
The licensing for EGNN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.