OmegaPLM
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America, China
- Pubblicato
- 22 July 2022
- Autori
- Ruidong Wu, Fan Ding, Rui Wang, Rui Shen, Xiwen Zhang, Shitong Luo, Chenpeng Su, Zuofan Wu, Qi Xie, Bonnie Berger, Jianzhu Ma, Jian Peng
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Proteins, Protein folding prediction
- Formato numerico
- TF32
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.
- parametri
- 670M
- Dati di addestramento
- 1,258,291,200,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 2,097,152
"Our model contains 66 layers with around 670 million parameters without sharing parameters, which doubles the layer count of ESM-1b but roughly retains the parameter count."
Number of sequences: 35 x 10^6 Sequence length: 512 Total data points: 35 x 10^6 x 512 = 1.792 x 10^10 tokens First stage crop size: 256 First stage data points: 35 x 10^6 x 256 = 8.96 x 10^9 tokens Additional structural data: ~110,000 sequences = 7.68 x 10^7 tokens Final estimate: 8.96 x 10^9 tokens
"[...] each batch contains 4,096 sequences and each sequence is padded or cropped to 512 residues" 4096 * 512 = 2097152
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
- 1 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"OmegaPLM is implemented in PyTorch (44) and trained for 2,560 GPU Nvidia A100 80G days." "Default precision format in Nvidia A100 GPUs is set to TensorFloat-32 for matrix operations." Assume 0.3 utilization for language model Estimate: (2560 * 24 * 3600) s * 156e12 FLOP/s * 0.3 * = 1.04e22
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 SXM4 80 GB
- Chip-ore
- 61,440
- Costo di calcolo
- $52,400
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
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 445
"Here, we introduce OmegaFold, the first computational method to successfully predict high-resolution protein structure from a single primary sequence alone. Using a new combination of a protein language model that allows us to make predictions from single sequences and a geometry-inspired transformer model trained on protein structures, OmegaFold outperforms RoseTTAFold and achieves similar prediction accuracy to AlphaFold2 on recently released structures"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- High-resolution de novo structure prediction from primary sequence
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
OmegaPLM è stato pubblicato da Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University, nel paese registrato come United States of America, durante July 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di proteins, Protein folding prediction.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 1,258,291,200,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance.
Risposte
OmegaPLM — domande comuni
OmegaPLM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.
OmegaPLM— 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.
OmegaPLM— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
OmegaPLM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 670M. "Our model contains 66 layers with around 670 million parameters without sharing parameters, which doubles the layer count of ESM-1b but roughly retains the parameter count.". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
OmegaPLM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Massachusetts Institute of Technology (MIT),Westlake University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
OmegaPLM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2022. 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.
OmegaPLM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di proteins, Protein folding prediction. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.