LM-GVP
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
- Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 21 September 2021
- Szerzők
- Zichen Wang, Steven A. Combs, Ryan Brand, Miguel Romero Calvo, Panpan Xu, George Price, Nataliya Golovach, Emmanuel O. Salawu, Colby J. Wise, Sri Priya Ponnapalli, Peter M. Clark
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein property 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
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.
- Hogyan jött létre
- Hardware
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
- 8
- Teljesítményfogyasztás
- 4.8 kW
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 (non-commercial)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
"The source code for training end-to-end models, together with the neural network weights are available for research and non-commercial use at https://github.com/aws-samples/lm-gvp" "Datasets used in this study are available to download at: https://github.com/flatironinstitute/DeepFRI/tree/master/preprocessing/data and https://github.com/songlab-cal/tape"
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 11
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- LM-GVP: A Generalizable Deep Learning Framework for Protein Property Prediction from Sequence and Structure
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
LM-GVP ki lett adva által Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein property prediction.
Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.
Válaszok
LM-GVP — gyakori kérdések
LM-GVP— 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.
LM-GVP— 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.
LM-GVP— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
LM-GVP— Ki készítette ezt?
Kiadta Amazon Machine Learning Solutions Lab,Johnson & Johnson, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
LM-GVP— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
LM-GVP— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein property prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
LM-GVP— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
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..