IgGM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
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
- Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences,Tencent
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 22 September 2024
- Autori
- Rubo Wang, Fandi Wu, Xingyu Gao, Jiaxiang Wu, Peilin Zhao, Jianhua Yao
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
- 15,506,880 tokens
Complexes: 6,448 + 1,907 = 8,355 Amino acids per complex: 450 + 350 + 300 = 1,100 Total amino acids: 8,355 * 1,100 = 9,190,500
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
- 8.6 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1. Hardware setup: 8x NVIDIA A100 SXM4 80GB GPUs, 3.12e14 FLOP/s per GPU 2. Training duration: Directly provided as 10 days = 864,000 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 3.12e14 FLOP/s × 864,000s × 0.4 × 8 GPUs = 8.6e20 FLOPs
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
- Chip utilizzati
- 8
- Tempo di parete
- 240 hours (10 days)
- Consumo energetico
- 6.3 kW
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
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (non-commercial)
- Codice di addestramento
- Unreleased
PolyForm Noncommercial License 1.0.0 https://github.com/TencentAI4S/IgGM?tab=readme-ov-file
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- IgGM: A Generative Model for Functional Antibody and Nanobody Design
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
IgGM è stato pubblicato da Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences,Tencent, nel paese registrato come China, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein design.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 8.6 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 15,506,880 token di testo
Risposte
IgGM — domande comuni
IgGM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Chinese Academy of Sciences,University of Chinese Academy of Sciences,Tencent, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry.
IgGM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. 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.
IgGM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein design. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
IgGM— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
IgGM— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.6 × 10²⁰ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.
IgGM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
IgGM— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
IgGM— 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.
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.