Re-Dock
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
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Academia
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 21 February 2024
- Autori
- Yufei Huang, Odin Zhang, Lirong Wu, Cheng Tan, Haitao Lin, Zhangyang Gao, Siyuan Li, Stan. Z. Li
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein-ligand contact prediction
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
23496 examples in PDBbind 2020
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.
- Calcolo di addestramento
- 7.5 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA A100 GPU (3.12e14 FLOP/s) 2. Training duration: 7 days (directly provided) = 604,800 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1 GPU × 3.12e14 FLOP/s × 604,800s × 0.4 = 7.55e19 FLOPs
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
- 1
- Tempo di parete
- 168 hours (7 days)
- Consumo energetico
- 435 W
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 24
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Re-Dock è stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington, nel paese registrato come China, durante February 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein-ligand contact prediction.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 7.5 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Re-Dock — domande comuni
Re-Dock— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.
Re-Dock— 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.
Re-Dock— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein-ligand contact prediction. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Re-Dock— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.5 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Re-Dock— 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.
Re-Dock— 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.
Re-Dock— 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.