FoldFlow
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
- McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Dreamfold,University of Montreal / Université de Montréal,University of Oxford
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Industry,Academia,Academia
- Ország
- Canada, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 3 October 2023
- Szerzők
- Avishek Joey Bose, Tara Akhound-Sadegh, Guillaume Huguet, Kilian Fatras, Jarrid Rector-Brooks, Cheng-Hao Liu, Andrei Cristian Nica, Maksym Korablyov, Michael Bronstein, Alexander Tong
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation
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
- 40,046,400 tokens
PDB Dataset: 22,248 proteins × 200 residues = 4,449,600 tokens MD Dataset: 200,000 frames × 58 residues = 11,600,000 tokens Total: 4,449,600 + 11,600,000 = 16,049,600 tokens (1.6 × 10⁷)
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
- 1.1 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware: 4x NVIDIA A100-80GB GPUs (3.12e14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 2.5 days = 216,000 seconds (directly provided) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 4 GPUs × 216,000s × 0.40 = 1.1e20 FLOP
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
- 4
- Fali óra idő
- 60 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 3.2 kW
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 165
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- SE(3) Stochastic Flow Matching for Protein Backbone Generation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
FoldFlow ki lett adva által McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Dreamfold,University of Montreal / Université de Montréal,University of Oxford, az országban rögzítve mint Canada, alatt October 2023. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Industry,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 1.1 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 40,046,400 szöveg tokenjei
Válaszok
FoldFlow — gyakori kérdések
FoldFlow— 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.
FoldFlow— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
FoldFlow— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
FoldFlow— Ki készítette ezt?
Kiadta McGill University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Dreamfold,University of Montreal / Université de Montréal,University of Oxford, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Industry,Academia,Academia.
FoldFlow— 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.
FoldFlow— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
FoldFlow— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
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..