GearBind

Apri i pesi BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal September 2024

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
BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal
Tipo di organizzazione
Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
Paese
China, Canada
Pubblicato
6 September 2024
Autori
Huiyu Cai, Zuobai Zhang, Mingkai Wang, Bozitao Zhong, Quanxiao Li, Yuxuan Zhong, Yanling Wu, Tianlei Ying, Jian Tang

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
Protein design

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

"For pretraining, we use a non-redundant subset of CATH v4.3.0 domains, which contains 30,948 experimental protein struc- tures" Binary classification with 1 prediction target per protein

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 GearBind inference code, the trained model checkpoints and the dataset preprocessing scripts are available via https://github.com/DeepGraphLearning/GearBind under the Apache 2.0 License.

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Likely
Citazioni
4

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

GearBind è stato pubblicato da BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, nel paese registrato come China, durante September 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Academia,Academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Risposte

GearBind — domande comuni

01

GearBind— 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.

02

GearBind— 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.

03

GearBind— 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.

04

GearBind— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia,Academia,Academia.

05

GearBind— 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.

06

GearBind— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

07

GearBind— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.