4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- China
- Publicado
- 12 September 2024
- Autores
- Kaihui Cheng, Ce Liu, Qingkun Su, Jun Wang, Liwei Zhang, Yining Tang, Yao Yao, Siyu Zhu, Yuan Qi
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Protein folding prediction
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 550
This model is not trained on a token level and processes a protein in a single forward pass. 764 proteins * 32 steps = 24448
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómo se estableció
- Hardware
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100
- Chips utilizados
- 1
- Consumo de energía
- 433 W
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
the page is not accessible anymore https://github.com/fudan-generative-vision/AlphaFolding
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- 4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment fue publicado por Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, en el país registrado como China, durante September 2024. Sale de una organización categorizada como academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein folding prediction.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment — preguntas comunes
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein folding prediction. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.