EPInformer
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
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
- The University of Hong Kong,Harvard Medical School
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Hong Kong, United States of America
- Publié
- 1 August 2024
- Auteurs
- Jiecong Lin, Ruibang Luo, Luca Pinello
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Gene expression profile generation
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.
- paramètres
- 447.1K
- Données d'entraînement
- tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 3.4 × 10¹⁷ FLOP
1*60*60*312000000000000*0.3=3.3696e+17
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 1
- Temps en temps réel
- 1 hours
- Consommation d'énergie
- 433 W
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
- Citations
- 2
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- EPInformer: a scalable deep learning framework for gene expression prediction by integrating promoter-enhancer sequences with multimodal epigenomic data
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
EPInformer a été publié par The University of Hong Kong,Harvard Medical School, dans le pays enregistré comme Hong Kong, durant August 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de gene expression profile generation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 3.4 × 10¹⁷ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
EPInformer — questions courantes
EPInformer— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 447.1K. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
EPInformer— qui l'a créé ?
Il a été publié par The University of Hong Kong,Harvard Medical School, basé sur Hong Kong, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
EPInformer— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 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.
EPInformer— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de gene expression profile generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
EPInformer— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.4 × 10¹⁷ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
EPInformer— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
EPInformer— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
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.