DNCON2
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
- University of Missouri
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 May 2018
- Szerzők
- Badri Adhikari, Jie Hou, Jianlin Cheng
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Proteins, Protein folding 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
- 444,030,000 tokens
- Epochok
- 1,600
"Our raw feature files for all 1426 training proteins"
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
- 9.5 × 10¹⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"Our training was conducted on Tesla K20 Nvidia GPUs each having 5 GB of GPU memory, on which, training one model took around 12 h." "We train each CNN for a total of 1600 epochs with each epoch of training taking around 2 min." Assumptions: peakFLOP rate 3.52e12FLOP/s (from: https://www.techpowerup.com/gpu-specs/tesla-k20c.c564) 30% utilization rate 1 GPU Estimate 1: "training one model took around 12h" => unclear how many GPUs (12 *3600) s * 3.52e12 FLOP/s * 0.3 = 4.5e16 FLOP Estimate 2: "…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 12 hours
"training one model took around 12 h"
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)
- Képzés kód
- Open source
license: https://github.com/multicom-toolbox/DNCON2?tab=GPL-3.0-1-ov-file#readme
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 173
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DNCON2: improved protein contact prediction using two-level deep convolutional neural networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
DNCON2 ki lett adva által University of Missouri, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 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.
A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 9.5 × 10¹⁶ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 444,030,000 szöveg tokenjei
Válaszok
DNCON2 — gyakori kérdések
DNCON2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 9.5 × 10¹⁶ 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.
DNCON2— 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.
DNCON2— 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.
DNCON2— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DNCON2— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Missouri, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
DNCON2— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DNCON2— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein folding prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
DNCON2— 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..