RFdiffusion
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
- University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, France, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Korea (Republic of)
- Publié
- 23 July 2023
- Auteurs
- Joseph L. Watson, David Juergens, Nathaniel R. Bennett, Brian L. Trippe, Jason Yim, Helen E. Eisenach, Woody Ahern, Andrew J. Borst, Robert J. Ragotte, Lukas F. Milles, Basile I. M. Wicky, Nikita Hanikel, Samuel J. Pellock, Alexis Courbet, William Sheffler, Jue Wang, Preetham Venkatesh, Isaac Sappington, Susana Vázquez Torres, Anna Lauko, Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Sergey Ovchinnikov, Reg…
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 generation, Protein folding prediction
- Modèle de base
- RoseTTAFold All-Atom (RFAA)
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
Table 3 (Supplementary materials): Initial Training: crop size 256 25600 examples per epoch 200 epochs Fine tuning: crop size 384 25600 examples per epoch 100 epochs 256*25600*200+384*25600*100 = 2293760000 tokens ~ 2.3B 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.
- Comment cela a été établi
- Hardware
- Ajustement fin des calculs
- 5.8 × 10²¹ FLOP
125000000000000*64*672*3600*0.3=5.80608e+21
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 V100
- Chips utilisés
- 64
- Temps en temps réel
- 672 hours (28 days)
- Consommation d'énergie
- 38.2 kW
"RoseTTAFold was trained for 4 weeks on 64 V100 GPUs on Microsoft Azure." 4*7*24=672 hours
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
- Unreleased
Code for running RFdiffusion has been released on GitHub, free for academic, personal and commercial use at https://github.com/Rosetta- Commons/RFdiffusion. It is also available as a Google Colab notebook, accessible through GitHub.
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
- De novo design of protein structure and function with RFdiffusion
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
RFdiffusion a été publié par University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein generation, Protein folding prediction.
Son point de départ était un modèle de base existant, RoseTTAFold All-Atom (RFAA). C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.
Réponses
RFdiffusion — questions courantes
RFdiffusion— 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.
RFdiffusion— 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.
RFdiffusion— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Washington,Columbia University,Ecole Normale Supèrieure,University of Cambridge,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Seoul National University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.
RFdiffusion— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 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.
RFdiffusion— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein generation, Protein folding prediction. 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.
RFdiffusion— 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.
RFdiffusion— 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.