MPNNsol
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 at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia,Academia
- País
- Switzerland, United States of America
- Publicado
- 19 June 2024
- Autores
- Casper A. Goverde, Martin Pacesa, Nicolas Goldbach, Lars J. Dornfeld, Petra E. M. Balbi, Sandrine Georgeon, Stéphane Rosset, Srajan Kapoor, Jagrity Choudhury, Justas Dauparas, Christian Schellhaas, Simon Kozlov, David Baker, Sergey Ovchinnikov, Alex J. Vecchio, Bruno E. Correia
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 generation
- Modelo base
- ProteinMPNN,AlphaFold 2
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
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
- Unreleased
https://github.com/dauparas/ProteinMPNN/tree/main/soluble_model_weights MIT license
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
- Computational design of soluble and functional membrane protein analogues
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
MPNNsol fue publicado por Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como Switzerland, durante June 2024. La organización editora está clasificada como academia,Academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein generation.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de ProteinMPNN,AlphaFold 2. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.
Respuestas
MPNNsol — preguntas comunes
MPNNsol— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en Switzerland, una organización categorizada como academia,Academia,Academia,Academia.
MPNNsol— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 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.
MPNNsol— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
MPNNsol— ¿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.
MPNNsol— ¿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.
MPNNsol— ¿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.
MPNNsol— ¿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.