SaProt
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Academia
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 19 April 2024
- Συγγραφείς
- Jin Su, Chenchen Han, Yuyang Zhou, Junjie Shan, Xibin Zhou, Fajie Yuan
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Biology
- Εργασία
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 650M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
"To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision
4.0 × 10⁷ sequences × 3.0 × 10² tokens/sequence = 1.2 × 10¹⁰ tokens
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 6.2 × 10²² FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
"Its training lasted 3 months and utilized 64 NVIDIA 80G A100 GPUs," 64*312000000000000*0.4*3months=6.210847e+22
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA A100
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 64
- Χρόνος τοίχου
- 2,160 hours (90 days)
- Κατανάλωση ενέργειας
- 50.6 kW
"Its training lasted 3 months "
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 229
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- SaProt: Protein Language Modeling with Structure-aware Vocabulary
- Τελευταία ενημέρωση
- 1 January 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
SaProt δημοσιεύθηκε από Zhejiang University (ZJU),Westlake University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια April 2024. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 6.2 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Απαντήσεις
SaProt — κοινές ερωτήσεις
SaProt— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 6.2 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
SaProt— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
SaProt— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
SaProt— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 650M. "To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
SaProt— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Zhejiang University (ZJU),Westlake University, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Academia.
SaProt— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε April 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
SaProt— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.