DiffBindFR
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono aperti, ma nessun conteggio dei parametri è stato pubblicato. Ogni dato sulla memoria e sulla velocità parte da quel numero, quindi preferiamo non mostrare nulla piuttosto che una stima inventata.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Peking University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences
- Tipo di organizzazione
- Academia,Research collective
- Paese
- China
- Pubblicato
- 9 April 2024
- Autori
- Jintao Zhu, Zhonghui Gu, Jianfeng Pei, Luhua Lai
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein-ligand binding affinity prediction, Protein-ligand contact prediction
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Data points = 16,739 training structures Note: Epochs (1000) not counted as we only consider unique data points 16,739 = 1.674e4
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 4 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: - Main model: 8× NVIDIA A800 GPUs (7.80×10¹³ FLOP/s per GPU) - MDN model: 4× NVIDIA Tesla V100-SXM2 GPUs (1.25×10¹⁴ FLOP/s per GPU) 2. Training duration (estimated from steps and step time): - Main model: 262,000 steps × 5s = 1.31×10⁶ seconds (~15 days) - MDN model: 65,000 steps × 5s = 3.25×10⁵ seconds (~3.76 days) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: Main: 8 GPUs × 7.80×10¹³ FLOP/s × 1.31×10⁶ s × 0.4 = 3.31×10²⁰ FLOPs MDN: 4 GPUs × 1.25×10¹⁴ FLOP/s × 3.25×10⁵ s ×…
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Unreleased
BSD-3-Clause-Clear license https://github.com/HBioquant/DiffBindFR
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 16
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DiffBindFR: an SE(3) equivariant network for flexible protein–ligand docking
- Ultimo aggiornamento
- 1 December 2025
Cosa significano i numeri
Where it came from
DiffBindFR was published by Peking University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences, in China, in April 2024. academia,Research collective is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein-ligand binding affinity prediction, Protein-ligand contact prediction.
I pesi pubblicati significano che il modello viene eseguito sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware sottostante rispondibile.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Training it took roughly 4 × 10²⁰ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Risposte
DiffBindFR — Domande frequenti
What is DiffBindFR used for?
DiffBindFR works in Biology, and is recorded as handling protein-ligand binding affinity prediction, Protein-ligand contact prediction. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download DiffBindFR?
The weights for DiffBindFR are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train DiffBindFR?
Around 4 × 10²⁰ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DiffBindFR?
We cannot say. DiffBindFR has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is DiffBindFR open source?
Its weights are published, so DiffBindFR can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does DiffBindFR have?
No parameter count has been published for DiffBindFR, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DiffBindFR?
DiffBindFR was published by Peking University,Tsinghua-Peiking Center for Life Sciences, based in China, categorised as academia,Research collective.
When was DiffBindFR released?
DiffBindFR was published in April 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.