EigenFold
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 5 April 2023
- Szerzők
- Bowen Jing, Ezra Erives, Peter Pao-Huang, Gabriele Corso, Bonnie Berger, Tommi Jaakkola
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein folding prediction
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
" To reduce training time, we train (and validate) only on structures with residue lengths between 20 and 256, for a total of 230,520 (14,128) training (validation) structures."
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
MIT license https://github.com/bjing2016/EigenFold
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
EigenFold ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT), az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein folding prediction.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
Válaszok
EigenFold — gyakori kérdések
EigenFold— 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.
EigenFold— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
EigenFold— Ki készítette ezt?
Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
EigenFold— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
EigenFold— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein folding prediction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
EigenFold— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
EigenFold— 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.
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..