RoseTTAFold2-Lite
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 Washington,University of Texas Southwest Medical Center,Seoul National University,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Broad Institute
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia,Research collective
- Land
- United States of America, Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 18 September 2024
- Autoren
- Ian R. Humphreys, Jing Zhang, Minkyung Baek, Yaxi Wang, Aditya Krishnakumar, Jimin Pei, Ivan Anishchenko, Catherine A. Tower, Blake A. Jackson, Thulasi Warrier, Deborah T. Hung, S. Brook Peterson, Joseph D. Mougous, Qian Cong, David Baker
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein interaction 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
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
- 1
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Protein interactions in human pathogens revealed through deep learning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RoseTTAFold2-Lite wurde veröffentlicht von University of Washington,University of Texas Southwest Medical Center,Seoul National University,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Broad Institute, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Academia,Research collective.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein interaction prediction.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
RoseTTAFold2-Lite — Häufige Fragen
RoseTTAFold2-Lite— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein interaction prediction. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
RoseTTAFold2-Lite— 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.
RoseTTAFold2-Lite— 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.
RoseTTAFold2-Lite— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
RoseTTAFold2-Lite— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Washington,University of Texas Southwest Medical Center,Seoul National University,Massachusettes General Hospital,Harvard Medical School,Broad Institute, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia,Research collective.
RoseTTAFold2-Lite— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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