ShapeMol
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
- Ohio State University
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 23 August 2023
- Szerzők
- Ziqi Chen, Bo Peng, Srinivasan Parthasarathy, Xia Ning
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Drug discovery
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 2.7M
- Képzési adatok
- tokens
1. Training dataset: 1,593,653 molecules
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
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware: 1x Tesla V100 PCIe 32GB (1.30×10¹⁴ FLOP/s) 2. Training duration: directly provided - 140 hours total (80h Shape Encoder + 60h Diffusion Model) = 504,000 seconds 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 1.30×10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 504,000s × 0.4 = 2.60×10¹⁹ FLOPs
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Használt chipek
- 1
- Fali óra idő
- 140 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 328 W
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 18
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Shape-conditioned 3D Molecule Generation via Equivariant Diffusion Models
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
ShapeMol ki lett adva által Ohio State University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2023.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.6 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
ShapeMol — gyakori kérdések
ShapeMol— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
ShapeMol— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.6 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.
ShapeMol— 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.
ShapeMol— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ShapeMol— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.7M. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
ShapeMol— Ki készítette ezt?
Kiadta Ohio State University, alapján United States of America.
ShapeMol— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..