vScreenML 2.0

Zárt súlyok Fox Chase Cancer Center,Temple University School of Pharmacy October 2024

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
Fox Chase Cancer Center,Temple University School of Pharmacy
Szervezet típusa
Academia
Ország
United States of America
Közölt
12 October 2024
Szerzők
Grigorii V. Andrianov, Emeline Haroldsen, John Karanicolas

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Biology
Feladat
Drug discovery

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

"Thus, our set of actives comprised 1,806 instances, of which 1,321 are unique protein-ligand complexes. Each structure was minimized using PyRosetta prior to calculating vScreenML 2.0 features. From each of the 1,806 actives, 3 property-matched decoys were also generated" Binary classification task between proteins and decoys. Total gradients: 4*1806 = 7224

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

MIT license for what seems to be inference code only https://github.com/gandrianov/vScreenML2

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
vScreenML v2.0: Improved Machine Learning Classification for Reducing False Positives in Structure-Based Virtual Screening
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

vScreenML 2.0 ki lett adva által Fox Chase Cancer Center,Temple University School of Pharmacy, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Válaszok

vScreenML 2.0 — gyakori kérdések

01

vScreenML 2.0— Ki készítette ezt?

Kiadta Fox Chase Cancer Center,Temple University School of Pharmacy, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

02

vScreenML 2.0— 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.

03

vScreenML 2.0— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

04

vScreenML 2.0— 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.

05

vScreenML 2.0— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

06

vScreenML 2.0— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..