MPNNsol
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 at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Ország
- Switzerland, United States of America
- Közölt
- 19 June 2024
- Szerzők
- Casper A. Goverde, Martin Pacesa, Nicolas Goldbach, Lars J. Dornfeld, Petra E. M. Balbi, Sandrine Georgeon, Stéphane Rosset, Srajan Kapoor, Jagrity Choudhury, Justas Dauparas, Christian Schellhaas, Simon Kozlov, David Baker, Sergey Ovchinnikov, Alex J. Vecchio, Bruno E. Correia
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation
- Alapmodell
- ProteinMPNN,AlphaFold 2
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
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
- Unreleased
https://github.com/dauparas/ProteinMPNN/tree/main/soluble_model_weights MIT license
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Computational design of soluble and functional membrane protein analogues
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
MPNNsol ki lett adva által Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), az országban rögzítve mint Switzerland, alatt June 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik ProteinMPNN,AlphaFold 2. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
Válaszok
MPNNsol — gyakori kérdések
MPNNsol— Ki készítette ezt?
Kiadta Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia.
MPNNsol— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
MPNNsol— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
MPNNsol— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
MPNNsol— 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.
MPNNsol— 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.
MPNNsol— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..