RENNAISSANCE
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo son OPEN WEIGHT, pero no se ha publicado ninguna cuenta de parámetros para él. Cada figura de MEMORY y velocidad comienza a partir de ese número, así que preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada..
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
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publicado
- 30 August 2024
- Autores
- Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis, Ljubisa Miskovic
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Cell Biology
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
"a machine learning framework that efficiently parameterizes biologically relevant kinetic models of metabolism without requiring training data."
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
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Open source
Code availability A Python implementation of the RENAISSANCE workflow is publicly available via GitHub at https://github.com/EPFL-LCSB/renaissance (apache 2.0) and https://gitlab.com/EPFL-LCSB/renaissance. The ORACLE framework is implemented in the SKimPy (Symbolic Kinetic models in Python) toolbox, available via GitHub at https://github.com/EPFL-LCSB/skimpy Creative Commons Attribution 4.0 International for weights https://zenodo.org/records/7930002
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
- Unknown
- Citas
- 10
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Generative machine learning produces kinetic models that accurately characterize intracellular metabolic states
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
RENNAISSANCE fue publicado por Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School, en el país registrado como Switzerland, durante August 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de cell Biology.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Respuestas
RENNAISSANCE — preguntas comunes
RENNAISSANCE— ¿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.
RENNAISSANCE— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School, basado en Switzerland, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
RENNAISSANCE— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 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.
RENNAISSANCE— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de cell Biology. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
RENNAISSANCE— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
RENNAISSANCE— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
No podemos decir. Tiene pesos abiertos, pero no se ha publicado ningún conteo de parámetros para él, y todos los cálculos de memoria y velocidad comienzan desde ese número. Preferiríamos no mostrar nada que una estimación fabricada.
RENNAISSANCE— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
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.