DrugTar
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
- Isfahan University of Technology
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Iran (Islamic Republic of)
- Közölt
- 24 September 2024
- Szerzők
- Niloofar Borhani, Iman Izadi, View ORCID ProfileAli Motahharynia, Mahsa Sheikholeslami, Yousof Gheisari
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein property prediction, Drug discovery
- Alapmodell
- ESM2-650M
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 650M
- Képzési adatok
- 4,068 tokens
- Epochok
- 15
4068 (ProTar-II dataset)*300(estimated tokens per protein)=1220400
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- DrugTar Improves Druggability Prediction by Integrating Large Language Models and Gene Ontologies
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
DrugTar ki lett adva által Isfahan University of Technology, az országban rögzítve mint Iran (Islamic Republic of), alatt September 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein property prediction, Drug discovery.
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik ESM2-650M. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 4,068 szöveg tokenjei
Válaszok
DrugTar — gyakori kérdések
DrugTar— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 650M. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
DrugTar— Ki készítette ezt?
Kiadta Isfahan University of Technology, alapján Iran (Islamic Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
DrugTar— 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.
DrugTar— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein property prediction, Drug discovery. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
DrugTar— 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.
DrugTar— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..