GearBind
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo están abiertos, pero no se ha publicado ninguna cantidad de parámetros para él. Cada cifra de memoria y velocidad comienza desde ese número, por lo que preferiríamos no mostrar nada en lugar de una estimación fabricada.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal
- Tipo de organización
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- País
- China, Canada
- Publicado
- 6 September 2024
- Autores
- Huiyu Cai, Zuobai Zhang, Mingkai Wang, Bozitao Zhong, Quanxiao Li, Yuxuan Zhong, Yanling Wu, Tianlei Ying, Jian Tang
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 design
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
"For pretraining, we use a non-redundant subset of CATH v4.3.0 domains, which contains 30,948 experimental protein struc- tures" Binary classification with 1 prediction target per protein
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Open source
The GearBind inference code, the trained model checkpoints and the dataset preprocessing scripts are available via https://github.com/DeepGraphLearning/GearBind under the Apache 2.0 License.
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Likely
- Citas
- 4
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
GearBind was published by BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, in China, in September 2024. industry,Academia,Academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design.
Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded.
Respuestas
GearBind — Preguntas frecuentes
What GPU do I need to run GearBind?
We cannot say. GearBind has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is GearBind open source?
Its weights are published, so GearBind can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does GearBind have?
No parameter count has been published for GearBind, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created GearBind?
GearBind was published by BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, based in China, categorised as industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
When was GearBind released?
GearBind was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is GearBind used for?
GearBind works in Biology, and is recorded as handling protein design. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download GearBind?
The weights for GearBind are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.