PTM-Mamba
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
- Duke University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 29 February 2024
- Autori
- Zhangzhi Peng, Benjamin Schussheim, Pranam Chatterjee
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
- Modello di base
- ESM2-650M
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
79,707 sequences × 400 tokens/sequence = 31,882,800 tokens ≈ 3.2 × 10⁷ tokens
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
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
- Chip utilizzati
- 8
- Consumo energetico
- 6.3 kW
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 (non-commercial)
- Codice di addestramento
- Open source
- Hugging Face
- ChatterjeeLab
CC-BY-NC-ND-4.0 for weights https://huggingface.co/ChatterjeeLab/PTM-Mamba Apache 2.0 for inference and training code https://github.com/programmablebio/ptm-mamba?tab=readme-ov-file
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 45
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- PTM-Mamba: A PTM-Aware Protein Language Model with Bidirectional Gated Mamba Blocks
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
PTM-Mamba è stato pubblicato da Duke University, nel paese registrato come United States of America, durante February 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da ESM2-650M. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione ChatterjeeLab.
Risposte
PTM-Mamba — domande comuni
PTM-Mamba— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
PTM-Mamba— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
PTM-Mamba— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione ChatterjeeLab. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— 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.
PTM-Mamba— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Duke University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come 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.