Text2Protein
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 California San Diego,Brown University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 13 September 2024
- Szerzők
- Ramtin Hosseini, Siyang Zhang, Pengtao Xie
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology
- Feladat
- 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
Training set: 10,898 * 0.95 = 10,353 proteins Average residues per protein: 100 Total datapoints = 10,353 * 100 = 1,035,300 Range validation: Minimum (40 residues): 10,353 * 40 = 414,120 Maximum (256 residues): 10,353 * 256 = 2,648,768 Final estimate: ~1.0e6 datapoints
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
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA RTX 3090 (1.60e14 FLOP/s FP16 tensor) 2. Training duration: 10 days provided directly (864,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.60e14 FLOP/s × 1 GPU × 864,000s × 0.4 = 5.5e19 FLOPs
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 3090
- Fali óra idő
- 240 hours (10 days)
"We trained the diffusion model for approximately 500,000 iterations with a batch size of 248. The entire training process, conducted on an NVIDIA RTX 3090 GPU, took about 10 days to complete."
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
- Text2Protein: A Generative Model for Designated Protein Design on Given Description
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Text2Protein ki lett adva által University of California San Diego,Brown University, az országban rögzítve mint United States of America, 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 protein design.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 5.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Text2Protein — gyakori kérdések
Text2Protein— 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.
Text2Protein— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Text2Protein— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Text2Protein— Ki készítette ezt?
Kiadta University of California San Diego,Brown University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— Mire használják?
Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein design. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Text2Protein— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce RTX 3090. 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..