LM-GVP
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
- Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson
- Tipo de Organización
- Industry,Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 21 September 2021
- Autores
- Zichen Wang, Steven A. Combs, Ryan Brand, Miguel Romero Calvo, Panpan Xu, George Price, Nataliya Golovach, Emmanuel O. Salawu, Colby J. Wise, Sri Priya Ponnapalli, Peter M. Clark
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 property 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
- tokens
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 V100
- Chips utilizados
- 8
- Consumo de energía
- 4.8 kW
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 (non-commercial)
- Código de entrenamiento
- Open (non-commercial)
"The source code for training end-to-end models, together with the neural network weights are available for research and non-commercial use at https://github.com/aws-samples/lm-gvp" "Datasets used in this study are available to download at: https://github.com/flatironinstitute/DeepFRI/tree/master/preprocessing/data and https://github.com/songlab-cal/tape"
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
- 11
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- LM-GVP: A Generalizable Deep Learning Framework for Protein Property Prediction from Sequence and Structure
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
LM-GVP fue publicado por Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson, en el país registrado como United States of America, durante September 2021. La organización editora está clasificada como industry,Industry.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein property prediction.
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
LM-GVP — preguntas comunes
LM-GVP— ¿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.
LM-GVP— ¿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.
LM-GVP— ¿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.
LM-GVP— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Industry.
LM-GVP— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2021. 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.
LM-GVP— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein property prediction. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
LM-GVP— ¿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.
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.