CELLE-2
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
- Chan Zuckerberg Initiative,University of California San Francisco,University of California (UC) Berkeley
- Szervezet típusa
- Research collective,Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 10 October 2023
- Szerzők
- Emaad Khwaja, Yun Song, Aaron Agarunov, Bo Huang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein localization prediction, Text-to-image
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
- 4,327,372 tokens
Image tokens: 17,268 × 256 = 4,420,608 Sequence tokens: 17,268 × 400 = 6,907,200 Total: 4,420,608 + 6,907,200 = 11,327,808 (1.13e7) ['Likely' confidence in dataset size estimation - two estimations slightly differ within same OOM]
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
- Hugging Face
- HuangLab
MIT license: https://huggingface.co/HuangLab/CELL-E_2_HPA_Finetuned_480 MIT license: https://github.com/BoHuangLab/CELL-E_2
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 3
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CELL-E 2: Translating Proteins to Pictures and Back with a Bidirectional Text-to-Image Transformer
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
CELLE-2 ki lett adva által Chan Zuckerberg Initiative,University of California San Francisco,University of California (UC) Berkeley, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik research collective,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein localization prediction, Text-to-image.
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 HuangLab.
Hogyan lett betanítva
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 4,327,372 szöveg tokenjei
Válaszok
CELLE-2 — gyakori kérdések
CELLE-2— 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.
CELLE-2— 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.
CELLE-2— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
CELLE-2— Ki készítette ezt?
Kiadta Chan Zuckerberg Initiative,University of California San Francisco,University of California (UC) Berkeley, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective,Academia,Academia.
CELLE-2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CELLE-2— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein localization prediction, Text-to-image. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
CELLE-2— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt HuangLab. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
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..