PeTriBERT
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 Montpellier,BionomeeX
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- France
- Publié
- 13 August 2022
- Auteurs
- Baldwin Dumortier, Antoine Liutkus, Clément Carré, Gabriel Krouk
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
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
- 40M
- Données d'entraînement
- tokens
Training sequence data points = 290,000 proteins × 1,024 tokens/protein = 297,160,000 tokens (~2.97×10⁸)
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
- 1 × 10²⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPUs (1.25 x 10^14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 70 hours (directly provided) = 252,000 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.25 x 10^14 FLOP/s/GPU × 8 GPUs × 252,000 seconds × 0.4 = 1.0 x 10^20 FLOPs
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 Tesla V100 DGXS 32 GB
- Chips utilisés
- 8
- Temps en temps réel
- 70 hours
- Consommation d'énergie
- 4.0 kW
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
- 14
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- PeTriBERT : Augmenting BERT with tridimensional encoding for inverse protein folding and design
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
PeTriBERT a été publié par University of Montpellier,BionomeeX, dans le pays enregistré comme France, durant August 2022. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein generation.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 1 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
PeTriBERT — questions courantes
PeTriBERT— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
PeTriBERT— 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.
PeTriBERT— 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.
PeTriBERT— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 40M. 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.
PeTriBERT— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Montpellier,BionomeeX, basé sur France, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
PeTriBERT— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2022. 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.
PeTriBERT— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.