GraphMS
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
- Dalian University of Technology,Dongbei University of Technology,Baidu,China National Health Development Research Center
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Industry,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 4 April 2021
- Szerzők
- Shicheng Cheng, Liang Zhang, Bo Jin, Qiang Zhang, Xinjiang Lu, Mao You, Xueqing Tian
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein-ligand contact 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
- 963,423 tokens
- Epochok
- 10
Edges: Drug-Protein: 1,923 Drug-Disease: 199,214 Protein-Disease: 1,596,745 Drug-Drug: 10,036 Protein-Protein: 7,363 1,923 + 199,214 + 1,596,745 + 10,036 + 7,363 = 1,815,281 total edges Final estimate: 1.8 × 10⁶ "We trained the model for 10 epochs, where each epoch contained 100 steps."
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 14
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- GraphMS: Drug Target Prediction Using Graph Representation Learning with Substructures
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
GraphMS ki lett adva által Dalian University of Technology,Dongbei University of Technology,Baidu,China National Health Development Research Center, az országban rögzítve mint China, alatt April 2021. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Industry,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein-ligand contact prediction.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 963,423 szöveg tokenjei
Válaszok
GraphMS — gyakori kérdések
GraphMS— 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.
GraphMS— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
GraphMS— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
GraphMS— Ki készítette ezt?
Kiadta Dalian University of Technology,Dongbei University of Technology,Baidu,China National Health Development Research Center, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Industry,Academia.
GraphMS— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GraphMS— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein-ligand contact prediction. 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..