MolPath
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
- Southwest Petroleum University,East China Normal University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China
- Közölt
- 13 October 2024
- Szerzők
- Honghao Wang, Acong Zhang, Yuan Zhong, Junlei Tang, Kai Zhang, Ping Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology, Materials science
- Feladat
- Small molecule 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
ESOL: 1,128 × 0.8 = 902 FreeSolv: 642 × 0.8 = 514 Lipo: 4,200 × 0.8 = 3,360 BBBP: 2,039 × 0.8 = 1,631 Tox21: 7,831 × 0.8 = 6,265 SIDER: 1,427 × 0.8 = 1,142 ClinTox: 1,478 × 0.8 = 1,182 BACE: 1,513 × 0.8 = 1,210 The model is trained on classification for each dataset separately with Tox21 being the largest training dataset.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 5
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Chain-aware graph neural networks for molecular property prediction
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
MolPath ki lett adva által Southwest Petroleum University,East China Normal University, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, Materials science, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása small molecule property prediction.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
MolPath — gyakori kérdések
MolPath— Ki készítette ezt?
Kiadta Southwest Petroleum University,East China Normal University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
MolPath— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
MolPath— Mire használják?
Működik a területen a Biology, Materials science, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot small molecule property prediction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
MolPath— 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.
MolPath— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
MolPath— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..