Thermostable protein design
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
- Indraprastha Institute of Information Technology Delhi
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- India
- Publicado
- 24 September 2024
- Autores
- Purva Tijare, Nishant Kumar, Gajendra P. S. Raghava
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.
- parámetros
- 738M
- Datos de entrenamiento
- tokens
"This model comprises 36 layers and has a dimensionality of 1280, amounting to a total of 738 million parameters [28]."
"Training Dataset 13849 sequences" in Figure 1 Assumed length of 300 tokens per sequence: 13849*300
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.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.8 × 10¹⁶ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
6*4154700*738000000=1.8397012e+16
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
- Designing of thermostable proteins with a desired melting temperature
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Fondo
Thermostable protein design fue publicado por Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, en el país registrado como India, durante September 2024. La organización editora está clasificada como 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.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.8 × 10¹⁶ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
Thermostable protein design — preguntas comunes
Thermostable protein design— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, basado en India, una organización categorizada como academia.
Thermostable protein design— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 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.
Thermostable protein design— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein design. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Thermostable protein design— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.8 × 10¹⁶ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Thermostable protein design— ¿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.
Thermostable protein design— ¿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.
Thermostable protein design— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 738M. "This model comprises 36 layers and has a dimensionality of 1280, amounting to a total of 738 million parameters [28].". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
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.