ProteinGAN
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Vilnius University,Chalmers University of Technology
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Lithuania, Sweden
- Publié
- 4 March 2021
- Auteurs
- Donatas Repecka, Vykintas Jauniskis, Laurynas Karpus, Elzbieta Rembeza, Irmantas Rokaitis, Jan Zrimec, Simona Poviloniene, Audrius Laurynenas, Sandra Viknander, Wissam Abuajwa, Otto Savolainen, Rolandas Meskys, Martin K. M. Engqvist & Aleksej Zelezniak
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Biology
- Tâche
- Proteins, Protein generation
- Approach
- Unsupervised
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 60M
- Données d'entraînement
- tokens
"The final architecture of the network comprised 45 layers with over 60 million trainable parameters"
16,706 × 319 = 5,329,214 tokens Total datapoints = 5.33 million tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 4.3 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
2.5 million steps, batch size 64, 210 hours on NVIDIA Tesla P100 system
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA P100
- Chips utilisés
- 1
- Heures de puce
- 210
- Wall-clock time
- 210 hours (8.8 days)
- Consommation d'énergie
- 279 W
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Expanding functional protein sequence spaces using generative adversarial networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Background
ProteinGAN was published by Vilnius University,Chalmers University of Technology, in Lithuania, in March 2021. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing proteins, Protein generation.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Comment il a été entraîné
Producing it required around 4.3 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, on NVIDIA P100, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Réponses
ProteinGAN — Questions fréquentes
What is ProteinGAN used for?
ProteinGAN works in Biology, and is recorded as handling proteins, Protein generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train ProteinGAN?
Around 4.3 × 10¹⁸ FLOP, on NVIDIA P100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run ProteinGAN?
None. ProteinGAN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is ProteinGAN open source?
The licensing for ProteinGAN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does ProteinGAN have?
ProteinGAN has 60M parameters. "The final architecture of the network comprised 45 layers with over 60 million trainable parameters". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created ProteinGAN?
ProteinGAN was published by Vilnius University,Chalmers University of Technology, based in Lithuania, categorised as academia,Academia.
When was ProteinGAN released?
ProteinGAN was published in March 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.