ProteinReDiff
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
- FPT Software AI Center,University of Chicago,Indiana State University
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- Vietnam, United States of America
- Közölt
- 12 June 2024
- Szerzők
- Viet Thanh Duy Nguyen, Nhan D. Nguyen, Truong Son Hy
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
- 100
Total Samples: 9,430 (PDBBind) + 15,261 (CATH) = 24,691 samples Tokens per Sample: 300 (protein) + 50 (SMILES) = 350 tokens Total Data Points: 24,691 × 350 = 8,641,850
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
MIT license for weights, training and inference code https://github.com/HySonLab/Protein_Redesign
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 2
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Complex-based Ligand-Binding Proteins Redesign by Equivariant Diffusion-based Generative Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
ProteinReDiff ki lett adva által FPT Software AI Center,University of Chicago,Indiana State University, az országban rögzítve mint Vietnam, alatt June 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein design.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
Válaszok
ProteinReDiff — gyakori kérdések
ProteinReDiff— 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.
ProteinReDiff— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
ProteinReDiff— Ki készítette ezt?
Kiadta FPT Software AI Center,University of Chicago,Indiana State University, alapján Vietnam, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
ProteinReDiff— 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.
ProteinReDiff— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
ProteinReDiff— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
ProteinReDiff— 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.
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..