EpiScan
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
- Sun Yat-sen University,Guangzhou National Laboratory
- Szervezet típusa
- Academia,Government
- Ország
- China
- Közölt
- 9 September 2024
- Szerzők
- Chuan Wang, Jiangyuan Wang, Wenjun Song, Guanzheng Luo, Taijiao Jiang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Antibody epitope 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.
- Paraméterek
- 288.9K
- Képzési adatok
- tokens
Loaded model from https://github.com/ gzBiomedical/EpiScan and counted parameters.
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB
- Használt chipek
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 271 W
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
- EpiScan: accurate high-throughput mapping of antibody-specific epitopes using sequence information
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
EpiScan ki lett adva által Sun Yat-sen University,Guangzhou National Laboratory, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Government.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása antibody epitope prediction.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
EpiScan — gyakori kérdések
EpiScan— Ki készítette ezt?
Kiadta Sun Yat-sen University,Guangzhou National Laboratory, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Government.
EpiScan— 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.
EpiScan— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot antibody epitope prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
EpiScan— 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.
EpiScan— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
EpiScan— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 288.9K. Loaded model from https://github.com/ gzBiomedical/EpiScan and counted parameters. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
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..