DeepSA
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
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
- ShanghaiTech University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 2 November 2023
- Szerzők
- Shihang Wang, Lin Wang, Fenglei Li, Fang Bai
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Synthetic accessibility model
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
- 20
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 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 × 10¹⁴ FLOP/s) 2. Training duration: Estimated based on dataset size and batch processing - 71,861,060 total samples (3,593,053 samples × 20 epochs) - 561,719 batches (batch size 128) - ~15.6 hours (56,172 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 × 10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 5.6 × 10⁴ s × 0.4 = 3.6 × 10¹⁸ FLOPs (Rounded to 1.0 × 10¹⁹ FLOPs)
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3090
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Hosted access (no API)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
https://github.com/Shihang-Wang-58/DeepSA
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
- DeepSA: a deep-learning driven predictor of compound synthesis accessibility
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
DeepSA ki lett adva által ShanghaiTech University, az országban rögzítve mint China, alatt November 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása synthetic accessibility model.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 1 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
DeepSA — gyakori kérdések
DeepSA— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DeepSA— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot synthetic accessibility model. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
DeepSA— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
DeepSA— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
DeepSA— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DeepSA— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DeepSA— Ki készítette ezt?
Kiadta ShanghaiTech University, alapján China, 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..