PTM-Mamba
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
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 February 2024
- Szerzők
- Zhangzhi Peng, Benjamin Schussheim, Pranam Chatterjee
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Alapmodell
- ESM2-650M
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
79,707 sequences × 400 tokens/sequence = 31,882,800 tokens ≈ 3.2 × 10⁷ tokens
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.
- Hogyan jött létre
- Hardware
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 8
- Teljesítményfogyasztás
- 6.3 kW
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 source
- Hugging Face
- ChatterjeeLab
CC-BY-NC-ND-4.0 for weights https://huggingface.co/ChatterjeeLab/PTM-Mamba Apache 2.0 for inference and training code https://github.com/programmablebio/ptm-mamba?tab=readme-ov-file
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 45
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- PTM-Mamba: A PTM-Aware Protein Language Model with Bidirectional Gated Mamba Blocks
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
PTM-Mamba ki lett adva által Duke University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik ESM2-650M. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva ChatterjeeLab.
Válaszok
PTM-Mamba — gyakori kérdések
PTM-Mamba— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PTM-Mamba— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
PTM-Mamba— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt ChatterjeeLab. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PTM-Mamba— Ki készítette ezt?
Kiadta Duke University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint 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..