DeepLoc
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
- Technical University of Denmark,University of Copenhagen
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Denmark
- Veröffentlicht
- 7 July 2017
- Autoren
- José Juan Almagro Armenteros, Casper Kaae Sønderby, Søren Kaae Sønderby, Henrik Nielsen, Ole Winther
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein localization prediction
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
- 150
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
- 5.8 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
6691000000000 FLOP / GPU / sec [Titan X reported] * 1 GPU [assumed] * 80 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.781024e+17 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 GeForce GTX TITAN X
- Verwendete Chips
- 1
- Wand-Uhrzeit
- 80 hours
- Stromverbrauch
- 287 W
"The training time for the full ensemble was 80 hours, approximately five hours per model. "
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
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Hosted access (no API)
- Training-Code
- Unreleased
The method is available as a web server at http://www.cbs.dtu.dk/services/DeepLoc. Example code is available at https://github.com/JJAlmagro/subcellular_localization. The dataset is available at http://www.cbs.dtu.dk/services/DeepLoc/data.php.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeepLoc: prediction of protein subcellular localization using deep learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
DeepLoc wurde veröffentlicht von Technical University of Denmark,University of Copenhagen, im Land aufgezeichnet als Denmark, während July 2017. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein localization prediction.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.8 × 10¹⁷ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
DeepLoc — Häufige Fragen
DeepLoc— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Technical University of Denmark,University of Copenhagen, basiert auf Denmark, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
DeepLoc— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DeepLoc— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein localization prediction. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
DeepLoc— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.8 × 10¹⁷ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce GTX TITAN X. 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.
DeepLoc— 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.
DeepLoc— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
DeepLoc— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Die andere Richtung
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