TxGNN
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
- Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University
- Szervezet típusa
- Academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 25 September 2024
- Szerzők
- Kexin Huang, Payal Chandak, Qianwen Wang, Shreyas Havaldar, Akhil Vaid, Jure Leskovec, Girish N. Nadkarni, Benjamin S. Glicksberg, Nils Gehlenborg, Marinka Zitnik
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
"The KG is heterogeneous, with 10 types of nodes and 29 types of undi- rected edges. It contains 123,527 nodes and 8,063,026 edges." Prediction targets are on the level of node pairs with limited labeled examples.
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
- Hosted access (no API)
- Képzés kód
- Open source
Python implementation of the methodology developed and used in the present study is available via the project website at https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/TxGNN. The code to reproduce results, documentation and usage examples is at https://github.com/mims-harvard/TxGNN [MIT license]. We developed a web-based app available at http://txgnn.org to access TxGNN’s predictions and predictive rationales. [I don't see model checkpoints in the repo] here is an interface to access the model: ht…
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
- A foundation model for clinician-centered drug repurposing
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
TxGNN ki lett adva által Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
TxGNN — gyakori kérdések
TxGNN— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
TxGNN— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
TxGNN— Ki készítette ezt?
Kiadta Harvard Medical School,Harvard-MIT Program in Health Sciences and Technology,The Mount Sinai Hospital (New York),Broad Institute,Harvard Data Science Initiative,Harvard University,Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Research collective,Research collective,Academia,Academia,Academia.
TxGNN— 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.
TxGNN— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
TxGNN— 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.
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..