CLEAN-Contact
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
- Cleveland Clinic,Kent State University,Pacific Northwest National Laboratory
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Government
- País
- United States of America
- Publicado
- 8 October 2024
- Autores
- Yuxin Yang, Abby Jerger, Song Feng, Zixu Wang, Christina Brasfield, Margaret S. Cheung, Jeremy Zucker, Qiang Guan
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Biology
- Tarea
- Enzyme function 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
- 224,742 tokens
224,742 = 2.24742e5 datapoints (unique protein sequences with contact maps from Swiss-Prot database)
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
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Open (non-commercial)
All codes and data used in training and testing are available at https://github.com/pnnl-predictive-phenomics/clean-contact. ( NON-EXCLUSIVE RESEARCH USE LICENSE FOR CLEAN SOFTWARE) CLEAN-Contact is also freely accessible through an easy-to-use web server: https://ersa.guans.cs.kent.edu/
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
- Citas
- 1
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- CLEAN-Contact: Contrastive Learning-enabled Enzyme Functional Annotation Prediction with Structural Inference
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
CLEAN-Contact fue publicado por Cleveland Clinic,Kent State University,Pacific Northwest National Laboratory, en el país registrado como United States of America, durante October 2024. Sale de una organización categorizada como academia,Academia,Government.
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de enzyme function prediction.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 224,742 tokens de texto
Respuestas
CLEAN-Contact — preguntas comunes
CLEAN-Contact— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de enzyme function prediction. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
CLEAN-Contact— ¿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.
CLEAN-Contact— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
CLEAN-Contact— ¿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.
CLEAN-Contact— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Cleveland Clinic,Kent State University,Pacific Northwest National Laboratory, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Government.
CLEAN-Contact— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 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.
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.