DrugTar
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
- Isfahan University of Technology
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Iran (Islamic Republic of)
- Publié
- 24 September 2024
- Auteurs
- Niloofar Borhani, Iman Izadi, View ORCID ProfileAli Motahharynia, Mahsa Sheikholeslami, Yousof Gheisari
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 property prediction, Drug discovery
- Modèle de base
- ESM2-650M
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
- 650M
- Données d'entraînement
- 4,068 tokens
- Époques
- 15
4068 (ProTar-II dataset)*300(estimated tokens per protein)=1220400
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
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- DrugTar Improves Druggability Prediction by Integrating Large Language Models and Gene Ontologies
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
DrugTar a été publié par Isfahan University of Technology, dans le pays enregistré comme Iran (Islamic Republic of), durant September 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein property prediction, Drug discovery.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de ESM2-650M. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 4,068 jetons de texte
Réponses
DrugTar — questions courantes
DrugTar— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 650M. 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.
DrugTar— qui l'a créé ?
Il a été publié par Isfahan University of Technology, basé sur Iran (Islamic Republic of), une organisation catégorisée comme academia.
DrugTar— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 2024. 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.
DrugTar— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein property prediction, Drug discovery. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
DrugTar— 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.
DrugTar— 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.
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.