RENNAISSANCE
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Közölt
- 30 August 2024
- Szerzők
- Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis, Ljubisa Miskovic
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Cell Biology
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
"a machine learning framework that efficiently parameterizes biologically relevant kinetic models of metabolism without requiring training data."
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
Code availability A Python implementation of the RENAISSANCE workflow is publicly available via GitHub at https://github.com/EPFL-LCSB/renaissance (apache 2.0) and https://gitlab.com/EPFL-LCSB/renaissance. The ORACLE framework is implemented in the SKimPy (Symbolic Kinetic models in Python) toolbox, available via GitHub at https://github.com/EPFL-LCSB/skimpy Creative Commons Attribution 4.0 International for weights https://zenodo.org/records/7930002
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 10
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Generative machine learning produces kinetic models that accurately characterize intracellular metabolic states
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
RENNAISSANCE ki lett adva által Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt August 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása cell Biology.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Válaszok
RENNAISSANCE — gyakori kérdések
RENNAISSANCE— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
RENNAISSANCE— Ki készítette ezt?
Kiadta Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Harvard Medical School, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
RENNAISSANCE— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RENNAISSANCE— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot cell Biology. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
RENNAISSANCE— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
RENNAISSANCE— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
RENNAISSANCE— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
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..