MMAPLE
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- City University of New York,Cornell University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 9 September 2024
- Auteurs
- You Wu, Li Xie, Yang Liu, Lei Xie
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Protein-ligand binding affinity prediction
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
Experiment 3: "After removing duplicates and unusable data, the dataset contained a total of 1,667,708 sam- ples including 357,213 unique compounds and 168,517 unique proteins." Binary classification with 1 prediction target per sample.
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Open source
The code to reproduce results, together with documentation, is available on GitHub at https://github.com/XieResearchGroup/MMAPLE) CC BY 4.0
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Semi-supervised meta-learning elucidates understudied molecular interactions
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
MMAPLE a été publié par City University of New York,Cornell University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein-ligand binding affinity prediction.
Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.
Réponses
MMAPLE — questions courantes
MMAPLE— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
MMAPLE— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
MMAPLE— qui l'a créé ?
Il a été publié par City University of New York,Cornell University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
MMAPLE— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
MMAPLE— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein-ligand binding affinity prediction. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
MMAPLE— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
MMAPLE— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.