FlexSBDD
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
- University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United States of America
- Közölt
- 29 September 2024
- Szerzők
- Zaixi Zhang, Mengdi Wang, Qi Liu
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
- 3,675,000,000 tokens
Original pairs: 40,000 + 100,000 = 140,000 Estimated length ~300 tokens: 140000*300=42000000
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
- 1.6 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware: 1x NVIDIA A100 PCIe GPU (3.12e14 FP16 Tensor FLOP/s) 2. Training duration: 36 hours (directly provided) = 129,600 seconds 3. Utilization: 40% (assumed) 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 1 GPU × 129,600s × 0.4 = 1.6e19 FLOPs
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
- Használt chipek
- 1
- Fali óra idő
- 36 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 433 W
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
- FlexSBDD: Structure-Based Drug Design with Flexible Protein Modeling
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
FlexSBDD ki lett adva által University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.6 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,675,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
FlexSBDD — gyakori kérdések
FlexSBDD— 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.
FlexSBDD— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
FlexSBDD— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
FlexSBDD— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Science and Technology of China (USTC),State Key Laboratory of Cognitive Intelligence,Princeton University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
FlexSBDD— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
FlexSBDD— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
FlexSBDD— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.6 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
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..