PepINVENT
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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
- AstraZeneca,Chalmers University of Technology
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Sweden
- Közölt
- 21 September 2024
- Szerzők
- Gökçe Geylan, Jon Paul Janet, Alessandro Tibo, Jiazhen He, Atanas Patronov, Mikhail Kabeshov, Florian David, Werngard Czechtizky, Ola Engkvist, Leonardo De Maria
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation, Protein design
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
- Epochok
- 24
1,000,000 peptides * 0.9 training split = 900,000 training peptides 900,000 peptides * 12 tokens per peptide = 10,800,000 tokens Final estimate: 10,800,000 tokens (1.08e7)
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.
- Hogyan jött létre
- Hardware
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/MolecularAI/PepINVENT
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 17
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- PepINVENT: Generative peptide design beyond the natural amino acids
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
PepINVENT ki lett adva által AstraZeneca,Chalmers University of Technology, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation, Protein design.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Válaszok
PepINVENT — gyakori kérdések
PepINVENT— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PepINVENT— Ki készítette ezt?
Kiadta AstraZeneca,Chalmers University of Technology, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
PepINVENT— 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.
PepINVENT— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation, Protein design. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
PepINVENT— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
PepINVENT— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
PepINVENT— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
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..