Thermostable protein design
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
- Indraprastha Institute of Information Technology Delhi
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- India
- Publié
- 24 September 2024
- Auteurs
- Purva Tijare, Nishant Kumar, Gajendra P. S. Raghava
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 design
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
- 738M
- Données d'entraînement
- tokens
"This model comprises 36 layers and has a dimensionality of 1280, amounting to a total of 738 million parameters [28]."
"Training Dataset 13849 sequences" in Figure 1 Assumed length of 300 tokens per sequence: 13849*300
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
- 1.8 × 10¹⁶ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6*4154700*738000000=1.8397012e+16
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
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Designing of thermostable proteins with a desired melting temperature
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Thermostable protein design a été publié par Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, dans le pays enregistré comme India, durant September 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein design.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.8 × 10¹⁶ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Réponses
Thermostable protein design — questions courantes
Thermostable protein design— qui l'a créé ?
Il a été publié par Indraprastha Institute of Information Technology Delhi, basé sur India, une organisation catégorisée comme academia.
Thermostable protein design— 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.
Thermostable protein design— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein design. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Thermostable protein design— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.8 × 10¹⁶ FLOP. 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.
Thermostable protein design— 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.
Thermostable protein design— 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.
Thermostable protein design— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 738M. "This model comprises 36 layers and has a dimensionality of 1280, amounting to a total of 738 million parameters [28].". 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.
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.