Machine learning a model for RNA structure prediction
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
- International School for Advanced Studies,Institute of Structural Biology,Technical University of Munich
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- Italy, Germany
- Közölt
- 16 November 2020
- Szerzők
- Nicola Calonaci, Alisha Jones, Francesca Cuturello, Michael Sattler, Giovanni Bussi
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- RNA structure 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
(52 + 388) / 2 = 220 nucleotides per RNA 18 RNA molecules × 220 nucleotides = 3,960 datapoints Rounded to: 4,000 datapoints
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
- 1.8 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 576 CPUs (288 nodes × 2 CPUs/node), Intel Xeon E5-2683 v4 FLOP/s per CPU: 2.688 × 10¹¹ FLOP/s Total system: 1.548288 × 10¹⁴ FLOP/s 2. Training duration: Directly provided: 8 hours = 28,800 seconds 3. Utilization rate: 40% (0.4) 4. Final calculation: 1.548288 × 10¹⁴ FLOP/s × 28,800s × 0.4 = 1.78 × 10¹⁸ FLOPs
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 32
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Machine learning a model for RNA structure prediction
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Machine learning a model for RNA structure prediction ki lett adva által International School for Advanced Studies,Institute of Structural Biology,Technical University of Munich, az országban rögzítve mint Italy, alatt November 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása rNA structure prediction.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 1.8 × 10¹⁸ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Machine learning a model for RNA structure prediction — gyakori kérdések
Machine learning a model for RNA structure prediction— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot rNA structure prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Machine learning a model for RNA structure prediction— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.8 × 10¹⁸ 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.
Machine learning a model for RNA structure prediction— 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.
Machine learning a model for RNA structure prediction— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Machine learning a model for RNA structure prediction— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Machine learning a model for RNA structure prediction— Ki készítette ezt?
Kiadta International School for Advanced Studies,Institute of Structural Biology,Technical University of Munich, alapján Italy, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
Machine learning a model for RNA structure prediction— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..