DeepConPred2
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
- Tsinghua University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 11 October 2018
- Szerzők
- Wenze Ding, Wenzhi Mao, Di Shao, Wenxuan Zhang, Haipeng Gong
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Proteins, Protein folding prediction, Protein contact and distance 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
- 38,733,750 tokens
3,443 proteins × (150 × 149)/2 pairs/protein = 3.84 × 10⁷ datapoints ≈ 3.8 × 10⁷
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 31
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DeepConPred2: An Improved Method for the Prediction of Protein Residue Contacts
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
DeepConPred2 ki lett adva által Tsinghua University, az országban rögzítve mint China, alatt October 2018. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins, Protein folding prediction, Protein contact and distance prediction.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 38,733,750 szöveg tokenjei
Válaszok
DeepConPred2 — gyakori kérdések
DeepConPred2— 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.
DeepConPred2— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
DeepConPred2— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DeepConPred2— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
DeepConPred2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DeepConPred2— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein folding prediction, Protein contact and distance 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..