AtomFlow
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
- Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective
- Ország
- China, Hong Kong, Canada
- Közölt
- 18 September 2024
- Szerzők
- Junqi Liu, Shaoning Li, Chence Shi, Zhi Yang, Jian Tang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- Protein generation
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
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 4090
- Használt chipek
- 10
- Teljesítményfogyasztás
- 8.9 kW
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 4
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Design of Ligand-Binding Proteins with Atomic Flow Matching
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
AtomFlow ki lett adva által Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research, az országban rögzítve mint China, alatt September 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
AtomFlow — gyakori kérdések
AtomFlow— Ki készítette ezt?
Kiadta Peking University,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,HEC Montreal,CIFAR AI Research, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Research collective.
AtomFlow— 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.
AtomFlow— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
AtomFlow— 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.
AtomFlow— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
AtomFlow— 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..