Text2Protein
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 California San Diego,Brown University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 13 September 2024
- Autoren
- Ramtin Hosseini, Siyang Zhang, Pengtao Xie
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Biology
- Aufgabe
- Protein design
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
Training set: 10,898 * 0.95 = 10,353 proteins Average residues per protein: 100 Total datapoints = 10,353 * 100 = 1,035,300 Range validation: Minimum (40 residues): 10,353 * 40 = 414,120 Maximum (256 residues): 10,353 * 256 = 2,648,768 Final estimate: ~1.0e6 datapoints
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
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA RTX 3090 (1.60e14 FLOP/s FP16 tensor) 2. Training duration: 10 days provided directly (864,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.60e14 FLOP/s × 1 GPU × 864,000s × 0.4 = 5.5e19 FLOPs
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 RTX 3090
- Wand-Uhrzeit
- 240 hours (10 days)
"We trained the diffusion model for approximately 500,000 iterations with a batch size of 248. The entire training process, conducted on an NVIDIA RTX 3090 GPU, took about 10 days to complete."
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
- Text2Protein: A Generative Model for Designated Protein Design on Given Description
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Text2Protein wurde veröffentlicht von University of California San Diego,Brown University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein design.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.5 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Text2Protein — Häufige Fragen
Text2Protein— 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.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Text2Protein— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of California San Diego,Brown University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein design. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Text2Protein— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.5 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
Die andere Richtung
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