KinoML

Zárt súlyok Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center September 2024

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center
Szervezet típusa
Academia,Academia
Ország
Germany, United States of America
Közölt
10 September 2024
Szerzők
Raquel López-Ríos de Castro, Jaime Rodríguez-Guerra, David Schaller, Talia B Kimber, Corey Taylor, Jessica B White, Michael Backenköhler, Alexander Payne, Ben Kaminow, Iván Pulido, Sukrit Singh, Paula Linh Kramer, Guillermo Pérez-Hernández, Andrea Volkamer, John D Chodera

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Képzési adatok
tokens

Total Datapoints = KLIFS + KinCo + ChEMBL + PKIS2 = 6,667 + 137,778 + (159,823 + 15,578 + 11,412) + 261,870 = 6,667 + 137,778 + 186,813 + 261,870 = 592,128 ≈ 6.17 × 10⁵

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Open source

MIT license: https://github.com/openkinome/kinoml

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Lessons learned during the journey of data: from experiment to model for predicting kinase affinity, selectivity, polypharmacology, and resistance
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

KinoML ki lett adva által Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center, az országban rögzítve mint Germany, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction.

Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.

Válaszok

KinoML — gyakori kérdések

01

KinoML— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

02

KinoML— Ki készítette ezt?

Kiadta Charité-Universitätsmedizin Berlin,Saarland University,Memorial Sloan Kettering Cancer Center, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.

03

KinoML— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

04

KinoML— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery, Protein-ligand binding affinity prediction. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

05

KinoML— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

06

KinoML— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..