FABind
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
- Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Industry,Academia
- País
- China, United States of America
- Publicado
- 9 January 2024
- Autores
- Qizhi Pei, Kaiyuan Gao, Lijun Wu, Jinhua Zhu, Yingce Xia, Shufang Xie, Tao Qin, Kun He, Tie-Yan Liu, Rui Yan
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-ligand contact 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
- 6,746,610 tokens
- Épocas
- 500
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 V100
- Chips utilizados
- 8
- Consumo de energía
- 4.8 kW
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
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
FABind fue publicado por Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC), en el país registrado como China, durante January 2024. La organización editora está clasificada como academia,Academia,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein-ligand contact prediction.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 6,746,610 tokens de texto
Respuestas
FABind — preguntas comunes
FABind— ¿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.
FABind— ¿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.
FABind— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC), basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Industry,Academia.
FABind— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 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.
FABind— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein-ligand contact prediction. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
FABind— ¿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.
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.