MuPIPR
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 Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 March 2020
- Autori
- Guangyu Zhou, Muhao Chen, Chelsea J T Ju, Zheng Wang, Jyun-Yu Jiang, Wei Wang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato 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 la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
STRING Database: 66,235 sequences × 300 amino acids = 19,870,500 tokens SKEMPI Dataset: 5,004 sequences × 300 amino acids = 1,501,200 tokens Total = 19,870,500 + 1,501,200 = 21,371,700 tokens ≈ 2.1 × 10^7
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 65
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Mutation effect estimation on protein–protein interactions using deep contextualized representation learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
MuPIPR è stato pubblicato da University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, nel paese registrato come United States of America, durante March 2020. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein interaction prediction.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
MuPIPR — domande comuni
MuPIPR— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein interaction prediction. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
MuPIPR— 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.
MuPIPR— 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.
MuPIPR— 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.
MuPIPR— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
MuPIPR— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2020. 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.
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.