PPFlow
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
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- China
- Publié
- 25 September 2024
- Authors
- Haitao Lin, Odin Zhang, Huifeng Zhao, Dejun Jiang, Lirong Wu, Zicheng Liu, Yufei Huang, Stan Z. Li
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
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
Summary of calculations: 15,593 protein-peptide pairs Average residues per pair = 300 (protein) + 12 (peptide) = 312 Total datapoints = 15,593 × 312 = 4.85 × 10^6
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
- Likely
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- PPFLOW: Target-aware Peptide Design with Torsional Flow Matching
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Ce que ce modèle est
PPFlow was published by Zhejiang University (ZJU),Westlake University, in China, in September 2024. It comes out of academia,Academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design.
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
PPFlow — Questions fréquentes
When was PPFlow released?
PPFlow 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 PPFlow used for?
PPFlow works in Biology, and is recorded as handling protein design. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run PPFlow?
None. PPFlow 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 PPFlow open source?
The licensing for PPFlow 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 PPFlow have?
No parameter count has been published for PPFlow, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PPFlow?
PPFlow was published by Zhejiang University (ZJU),Westlake University, based in China, categorised as academia,Academia.
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.