PeTriBERT
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
- University of Montpellier,BionomeeX
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- France
- Közölt
- 13 August 2022
- Szerzők
- Baldwin Dumortier, Antoine Liutkus, Clément Carré, Gabriel Krouk
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.
- Paraméterek
- 40M
- Képzési adatok
- tokens
Training sequence data points = 290,000 proteins × 1,024 tokens/protein = 297,160,000 tokens (~2.97×10⁸)
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 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB GPUs (1.25 x 10^14 FLOP/s per GPU) 2. Training duration: 70 hours (directly provided) = 252,000 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.25 x 10^14 FLOP/s/GPU × 8 GPUs × 252,000 seconds × 0.4 = 1.0 x 10^20 FLOPs
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB
- Használt chipek
- 8
- Fali óra idő
- 70 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 4.0 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
- 14
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- PeTriBERT : Augmenting BERT with tridimensional encoding for inverse protein folding and design
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
PeTriBERT ki lett adva által University of Montpellier,BionomeeX, az országban rögzítve mint France, alatt August 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry.
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 betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
PeTriBERT — gyakori kérdések
PeTriBERT— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
PeTriBERT— 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.
PeTriBERT— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
PeTriBERT— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 40M. 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.
PeTriBERT— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Montpellier,BionomeeX, alapján France, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
PeTriBERT— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PeTriBERT— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..