DrugCLIP
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
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
- Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
- Tipo di organizzazione
- Academia,Research collective,Academia,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 3 September 2024
- Autori
- Yinjun Jia, Bowen Gao, Jiaxin Tan, Xin Hong, Wenyu Zhu, Haichuan Tan, Yuan Xiao, Yanwen Huang, Yue Jin, Yafei Yuan, Jiekang Tian, Weiying Ma, Yaqin Zhang, Chuangye Yan, Wei Zhang, Yanyan Lan
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Molecular screening, Drug discovery
- Modello di base
- Uni-Mol Molecular Model
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
Data for DrugCLIP: Pretraining: 5.5 × 10^6 (pseudo-pocket and ligand pairs) Fine-tuning: 4.0 × 10^4 (experimental complexes) Total 5,540,000 datapoints Assuming 300 tokens per protein-ligand pair: 5540000*300=1662000000
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Come è stato stabilito
- Hardware
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 3
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deep contrastive learning enables genome-wide virtual screening
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
DrugCLIP è stato pubblicato da Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, nel paese registrato come China, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Research collective,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di molecular screening, Drug discovery.
Costruisce su Uni-Mol Molecular Model. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
DrugCLIP — domande comuni
DrugCLIP— 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.
DrugCLIP— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di molecular screening, Drug discovery. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
DrugCLIP— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
DrugCLIP— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
DrugCLIP— 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.
DrugCLIP— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tsinghua University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences,Peking University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Research collective,Academia,Academia.
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.