NAEPro
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
- University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU)
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 6 October 2023
- Auteurs
- Zhenqiao Song, Yunlong Zhao, Wenxian Shi, Yang Yang, Lei Li
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 design
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
- Époques
- 100
β-lactamase calculation: 5,427 proteins × 286 residues = 1,552,122 residues Myoglobin calculation: 3,381 proteins × 153 residues = 517,143 residues Total datapoints: 1,552,122 + 517,143 = 2,069,265 residues (≈ 2.1e6) - These are two separate models, using β-lactamase
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.
- Comment cela a été établi
- Hardware
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 RTX A6000
- Chips utilisés
- 1
- Consommation d'énergie
- 327 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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Functional Geometry Guided Protein Sequence and Backbone Structure Co-Design
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
NAEPro a été publié par University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein design.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
NAEPro — questions courantes
NAEPro— 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.
NAEPro— 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.
NAEPro— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia.
NAEPro— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2023. 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.
NAEPro— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein design. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
NAEPro— 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.
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.