PrePR-CT
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
- King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- Saudi Arabia, Sweden
- Publicado
- 24 July 2024
- Autores
- Reem Alsulami, Robert Lehmann, Sumeer A. Khan, Vincenzo Lagani, David G´omez-Cabrero, Narsis A. Kiani, Jesper Tegner
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Transcriptomic prediction
- Modelo base
- ChemBERTa
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
- 200
56,668 perturbed samples (Table 2)
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
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- PrePR-CT: Predicting Perturbation Responses in Unseen Cell Types Using Cell-Type-Specific Graphs
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
PrePR-CT fue publicado por King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute, en el país registrado como Saudi Arabia, durante July 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de transcriptomic prediction.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de ChemBERTa. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
PrePR-CT — preguntas comunes
PrePR-CT— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Karolinska Institute, basado en Saudi Arabia, una organización categorizada como academia,Academia.
PrePR-CT— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 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.
PrePR-CT— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de transcriptomic prediction. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
PrePR-CT— ¿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.
PrePR-CT— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
PrePR-CT— ¿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.
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.