EquiDock
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),ETH Zurich,Tencent
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Industry
- Ország
- United States of America, Switzerland, China
- Közölt
- 15 November 2021
- Szerzők
- Octavian-Eugen Ganea, Xinyuan Huang, Charlotte Bunne, Yatao Bian, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola, Andreas Krause
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Proteins
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
- 39,938 tokens
- Epochok
- 30
DIPS Dataset: 39,937 protein pairs Total data points = 39,937 = 3.9937e4
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 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
Training details here: https://docs.nvidia.com/bionemo-framework/latest/models/equidock.html 32 A100s can do 30 epochs per hour on the DIPS dataset. Equidock was trained on 30 epochs on DIPS and 150 epochs on DB5.5. DIPS is about 100x bigger, so the large majority of compute was DIPS. 32 A100-hours = 312 teraflops * 32 * 3600 * 0.3 ~= 1.08e19
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)
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 171
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Independent SE(3)-Equivariant Models for End-to-End Rigid Protein Docking
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
EquiDock ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT),ETH Zurich,Tencent, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Industry.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.1 × 10¹⁹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 39,938 szöveg tokenjei
Válaszok
EquiDock — gyakori kérdések
EquiDock— Ki készítette ezt?
Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT),ETH Zurich,Tencent, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Industry.
EquiDock— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
EquiDock— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
EquiDock— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
EquiDock— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10¹⁹ FLOP. 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.
EquiDock— 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.
EquiDock— 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.
EquiDock— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..