DiffDock-PP
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
- Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Germany, United States of America
- Pubblicato
- 8 April 2023
- Authors
- Mohamed Amine Ketata, Cedrik Laue, Ruslan Mammadov, Hannes Stärk, Menghua Wu, Gabriele Corso, Céline Marquet, Regina Barzilay, Tommi S. Jaakkola
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein interaction 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.
- Parametri
- 1.6M
- Dati di addestramento
- 42,826 tokens
- Epoche
- 170
42,826 pairs approximated at 500 tokens 42826*500=21413000
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
- 3.5 × 10¹⁶ FLOP
Using 6ND formula with 170 epochs 6*21413000*1620000*170=3.5382841e+16
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Likely
- Citations
- 67
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DiffDock-PP: Rigid Protein-Protein Docking with Diffusion Models
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
DiffDock-PP was published by Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT), in Germany, in April 2023. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein interaction prediction.
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
Producing it required around 3.5 × 10¹⁶ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
The training set ran to roughly 42,826 tokens.
Risposte
DiffDock-PP — Domande frequenti
When was DiffDock-PP released?
DiffDock-PP was published in April 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 DiffDock-PP used for?
DiffDock-PP works in Biology, and is recorded as handling protein interaction prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train DiffDock-PP?
Around 3.5 × 10¹⁶ 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 DiffDock-PP?
None. DiffDock-PP 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 DiffDock-PP open source?
The licensing for DiffDock-PP was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does DiffDock-PP have?
DiffDock-PP has 1.6M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DiffDock-PP?
DiffDock-PP was published by Technical University of Munich,Massachusetts Institute of Technology (MIT), based in Germany, categorised as academia,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.