PepNet
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
- Shandong University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- China
- Publié
- 28 September 2024
- Auteurs
- Jiyun Han, Tongxin Kong, Juntao Liu
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
- Protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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.
- Données d'entraînement
- tokens
"Finally, the AIP training, valid, and testing sets contain 2516, 629, and 1049 samples, while the AMP training, valid, and testing sets consist of 5340, 1336, and 1670 samples, respectively." Binary classification where each sequence provides on gradient target.
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
- PepNet: an interpretable neural network for anti-inflammatory and antimicrobial peptides prediction using a pre-trained protein language model
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
PepNet was published by Shandong University, in China, in September 2024. academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc on ne peut y accéder que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
PepNet — Questions fréquentes
Who created PepNet?
PepNet was published by Shandong University, based in China, categorised as academia.
When was PepNet released?
PepNet was published in September 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is PepNet used for?
PepNet works in Biology, and is recorded as handling protein design, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run PepNet?
None. PepNet 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 PepNet open source?
The licensing for PepNet 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 PepNet have?
No parameter count has been published for PepNet, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.