scHyena
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
- Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Korea (Republic of)
- Közölt
- 4 October 2024
- Szerzők
- Gyutaek Oh, Baekgyu Choi, Inkyung Jung, Jong Chul Ye
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
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
Cells: 430,312 + 145,170 = 575,482 Genes per cell: 19,306 Total data points: 575,482 × 19,306 = 11,111,255,492 (1.11 × 10¹⁰) Final estimate: 1.11 × 10¹⁰ tokens
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
- 8.6 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
3.5*24*60*60*2*35580000000000*0.4=8.6075136e+18
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Használt chipek
- 2
- Teljesítményfogyasztás
- 1.4 kW
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 12
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- scHyena: Foundation Model for Full-Length Single-Cell RNA-Seq Analysis in Brain
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
scHyena ki lett adva által Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), az országban rögzítve mint Korea (Republic of), alatt October 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.6 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
scHyena — gyakori kérdések
scHyena— Ki készítette ezt?
Kiadta Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), alapján Korea (Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
scHyena— 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.
scHyena— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
scHyena— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.6 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
scHyena— 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.
scHyena— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
scHyena— 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..