NAEPro
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
- University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 6 October 2023
- Autores
- Zhenqiao Song, Yunlong Zhao, Wenxian Shi, Yang Yang, Lei Li
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 usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 100
β-lactamase calculation: 5,427 proteins × 286 residues = 1,552,122 residues Myoglobin calculation: 3,381 proteins × 153 residues = 517,143 residues Total datapoints: 1,552,122 + 517,143 = 2,069,265 residues (≈ 2.1e6) - These are two separate models, using β-lactamase
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómo se estableció
- Hardware
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 RTX A6000
- Chips utilizados
- 1
- Consumo de energía
- 327 W
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
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Functional Geometry Guided Protein Sequence and Backbone Structure Co-Design
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
NAEPro fue publicado por University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), en el país registrado como United States of America, durante October 2023. 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 protein design.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
NAEPro — preguntas comunes
NAEPro— ¿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.
NAEPro— ¿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.
NAEPro— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
NAEPro— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2023. 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.
NAEPro— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein design. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
NAEPro— ¿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.