ProtENN2
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
- European Bioinformatics Institute,University of Cambridge,Google Research
- Type d'organisation
- Research collective,Academia,Industry
- Pays
- Multinational, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publié
- 18 September 2024
- Auteurs
- Irina Ponamareva, Antonina Andreeva, Maxwell L Bileschi, Lucy Colwell, Alex Bateman
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 classification
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.
- Données d'entraînement
- tokens
Total datapoints = 23,910,108,270 residues = 2.391 × 10¹⁰ Calculation: Single value from training database, no additions or multiplications needed.
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Apache 2.0 for code (I suppose it is inference code only, I don't see pre-training code): https://github.com/iponamareva/ProtCNNSim CC BY 4.0 https://zenodo.org/records/10091910
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
- Investigation of protein family relationships with deep learning
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
ProtENN2 a été publié par European Bioinformatics Institute,University of Cambridge,Google Research, dans le pays enregistré comme Multinational, durant September 2024. Cela provient d'une organisation classée comme research collective,Academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme exécutant la tâche de protein classification.
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.
Réponses
ProtENN2 — questions courantes
ProtENN2— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Biology, et est enregistré comme gérant la tâche de protein classification. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
ProtENN2— 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.
ProtENN2— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
ProtENN2— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
ProtENN2— qui l'a créé ?
Il a été publié par European Bioinformatics Institute,University of Cambridge,Google Research, basé sur Multinational, une organisation catégorisée comme research collective,Academia,Industry.
ProtENN2— 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.
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.