NAEPro

Pesi chiusi University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU) October 2023

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
University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU)
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Academia
Paese
United States of America
Pubblicato
6 October 2023
Autori
Zhenqiao Song, Yunlong Zhao, Wenxian Shi, Yang Yang, Lei Li

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Biology
Compito
Protein design

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

β-lactamase calculation: 5,427 proteins × 286 residues = 1,552,122 residues Myoglobin calculation: 3,381 proteins × 153 residues = 517,143 residues Total datapoints: 1,552,122 + 517,143 = 2,069,265 residues (≈ 2.1e6) - These are two separate models, using β-lactamase

Epoche
100

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 RTX A6000
Chip utilizzati
1
Consumo energetico
327 W

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Functional Geometry Guided Protein Sequence and Backbone Structure Co-Design
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

NAEPro è stato pubblicato da University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), nel paese registrato come United States of America, durante October 2023. 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 design.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

NAEPro — domande comuni

01

NAEPro— 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.

02

NAEPro— 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.

03

NAEPro— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of California Santa Barbara (UCSB),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Carnegie Mellon University (CMU), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

04

NAEPro— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2023. 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.

05

NAEPro— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

06

NAEPro— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.