MPNNsol
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
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Paese
- Switzerland, United States of America
- Pubblicato
- 19 June 2024
- Autori
- Casper A. Goverde, Martin Pacesa, Nicolas Goldbach, Lars J. Dornfeld, Petra E. M. Balbi, Sandrine Georgeon, Stéphane Rosset, Srajan Kapoor, Jagrity Choudhury, Justas Dauparas, Christian Schellhaas, Simon Kozlov, David Baker, Sergey Ovchinnikov, Alex J. Vecchio, Bruno E. Correia
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein generation
- Modello di base
- ProteinMPNN,AlphaFold 2
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
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
- Unreleased
https://github.com/dauparas/ProteinMPNN/tree/main/soluble_model_weights MIT license
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Computational design of soluble and functional membrane protein analogues
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
MPNNsol è stato pubblicato da Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), nel paese registrato come Switzerland, durante June 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein generation.
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da ProteinMPNN,AlphaFold 2. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.
Risposte
MPNNsol — domande comuni
MPNNsol— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University at Buffalo,University of Washington,Massachusetts Institute of Technology (MIT), basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.
MPNNsol— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 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.
MPNNsol— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
MPNNsol— 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.
MPNNsol— 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.
MPNNsol— 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.
MPNNsol— 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.
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.