MMAPLE
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- City University of New York,Cornell University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 9 September 2024
- Autori
- You Wu, Li Xie, Yang Liu, Lei Xie
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein-ligand binding affinity prediction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Experiment 3: "After removing duplicates and unusable data, the dataset contained a total of 1,667,708 sam- ples including 357,213 unique compounds and 168,517 unique proteins." Binary classification with 1 prediction target per sample.
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Open source
The code to reproduce results, together with documentation, is available on GitHub at https://github.com/XieResearchGroup/MMAPLE) CC BY 4.0
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Semi-supervised meta-learning elucidates understudied molecular interactions
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
MMAPLE è stato pubblicato da City University of New York,Cornell University, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein-ligand binding affinity prediction.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.
Risposte
MMAPLE — domande comuni
MMAPLE— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
MMAPLE— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
MMAPLE— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da City University of New York,Cornell University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
MMAPLE— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
MMAPLE— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein-ligand binding affinity prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
MMAPLE— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
MMAPLE— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.