PepPrCLIP
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
- Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 22 July 2024
- Szerzők
- Suhaas Bhat, Kalyan Palepu, Lauren Hong, Joey Mao, Tianzheng Ye, Rema Iyer, Lin Zhao, Tianlai Chen, Sophia Vincoff, Rio Watson, Tian Wang, Divya Srijay, Venkata Srikar Kavirayuni, Kseniia Kholina, Shrey Goel, Pranay Vure, Aniruddha J Desphande, Scott H Soderling, Matthew P DeLisa, Pranam Chatterjee
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein design
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
- Epochok
- 56
11,597 datapoints from noisy dataset training pairs used for pre-training 11,597 x 1 epoch = 11,597 total datapoints Final estimate: 11,597 ≈ 1.16e4
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware: 1x NVIDIA A100 80GB GPU (3.12e14 FLOP/s fp16) 2. Training duration: 6 hours (estimated based on dataset size and epochs) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 0.4 × (6 × 3600s) = 2.69e18 FLOP ≈ 1.0e18 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Használt chipek
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 434 W
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 (non-commercial)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- ubiquitx
All code and Colab notebooks to run PepPrCLIP can be freely accessed by the academic community at: https://huggingface.co/ubiquitx/pepprclip, after signing a non-commercial, research-only academic license. All raw and processed data have been deposited to the Zenodo repository: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10971077
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- De Novo Design of Peptide Binders to Conformationally Diverse Targets with Contrastive Language Modeling
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
PepPrCLIP ki lett adva által Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva ubiquitx.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
PepPrCLIP — gyakori kérdések
PepPrCLIP— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PepPrCLIP— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
PepPrCLIP— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt ubiquitx. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
PepPrCLIP— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
PepPrCLIP— 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.
PepPrCLIP— 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.
PepPrCLIP— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PepPrCLIP— Ki készítette ezt?
Kiadta Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
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..