DeepSA
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
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
- ShanghaiTech University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 2 November 2023
- Autori
- Shihang Wang, Lin Wang, Fenglei Li, Fang Bai
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Synthetic accessibility model
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
- Epoche
- 20
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
- 1 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA GeForce RTX 3090 (1.60 × 10¹⁴ FLOP/s) 2. Training duration: Estimated based on dataset size and batch processing - 71,861,060 total samples (3,593,053 samples × 20 epochs) - 561,719 batches (batch size 128) - ~15.6 hours (56,172 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1.60 × 10¹⁴ FLOP/s × 1 GPU × 5.6 × 10⁴ s × 0.4 = 3.6 × 10¹⁸ FLOPs (Rounded to 1.0 × 10¹⁹ FLOPs)
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce RTX 3090
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
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Open (non-commercial)
https://github.com/Shihang-Wang-58/DeepSA
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DeepSA: a deep-learning driven predictor of compound synthesis accessibility
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Where it came from
DeepSA was published by ShanghaiTech University, in China, in November 2023. It comes out of academia.
It works in Biology, and is recorded as doing synthetic accessibility model.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
The training run consumed about 1 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 3090. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Risposte
DeepSA — Domande frequenti
When was DeepSA released?
DeepSA was published in November 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DeepSA used for?
DeepSA works in Biology, and is recorded as handling synthetic accessibility model. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train DeepSA?
Around 1 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA GeForce RTX 3090. 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 DeepSA?
None. DeepSA is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is DeepSA open source?
No. DeepSA has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does DeepSA have?
No parameter count has been published for DeepSA, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DeepSA?
DeepSA was published by ShanghaiTech University, based in China, categorised as academia.
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.