RaptorX-Contact
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
- Toyota Technological Institute at Chicago
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 2 May 2019
- Autori
- Jinbo Xu, Sheng Wang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein folding prediction, Proteins, Protein contact and distance 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
Calculation steps: 1. Training proteins = 11,410 - 900 = 10,510 proteins 2. Residue pairs per protein = (300 × 299)/2 = 44,850 pairs 3. Total data points = 10,510 × 44,850 = 4.73 × 10⁸ Final estimate ≈ 4.5 × 10⁸ data points
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
- Open (restricted use)
this license for code: https://github.com/j3xugit/RaptorX-Contact?tab=GPL-3.0-1-ov-file
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Unknown
"On the 32 CASP13 FM (free-modeling) targets with a median MSA (multiple sequence alignment) depth of 36, RaptorX yielded the best contact prediction among 46 groups and almost the best 3D structure modeling among all server groups without time-consuming conformation sampling."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Analysis of distance-based protein structure prediction by deep learning in CASP13
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
RaptorX-Contact è stato pubblicato da Toyota Technological Institute at Chicago, nel paese registrato come United States of America, durante May 2019. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein folding prediction, Proteins, Protein contact and distance 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.
Come è stato addestrato
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
RaptorX-Contact — domande comuni
RaptorX-Contact— 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.
RaptorX-Contact— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Toyota Technological Institute at Chicago, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
RaptorX-Contact— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2019. 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.
RaptorX-Contact— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein folding prediction, Proteins, Protein contact and distance prediction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
RaptorX-Contact— 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.
RaptorX-Contact— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.