GearBind
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten van dit model zijn openbaar, maar er is geen parameter count voor gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsgetal begint bij dat nummer, dus laten we liever niets zien dan een verzonnen schatting.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal
- Organisatie type
- Industry,Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- China, Canada
- Gepubliceerd
- 6 September 2024
- Auteurs
- Huiyu Cai, Zuobai Zhang, Mingkai Wang, Bozitao Zhong, Quanxiao Li, Yuxuan Zhong, Yanling Wu, Tianlei Ying, Jian Tang
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein design
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Opleidingsgegevens
- tokens
"For pretraining, we use a non-redundant subset of CATH v4.3.0 domains, which contains 30,948 experimental protein struc- tures" Binary classification with 1 prediction target per protein
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Model toegang
- Open weights (unrestricted)
- Trainingscode
- Open source
The GearBind inference code, the trained model checkpoints and the dataset preprocessing scripts are available via https://github.com/DeepGraphLearning/GearBind under the Apache 2.0 License.
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Vereiste vertrouwen
- Likely
- Citaties
- 4
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Pretrainable geometric graph neural network for antibody affinity maturation
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
GearBind was published by BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, in China, in September 2024. industry,Academia,Academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design.
Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded.
Antwoorden
GearBind — Veelgestelde vragen
What GPU do I need to run GearBind?
We cannot say. GearBind has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is GearBind open source?
Its weights are published, so GearBind can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does GearBind have?
No parameter count has been published for GearBind, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created GearBind?
GearBind was published by BioGeometry,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Fudan University,HEC Montreal, based in China, categorised as industry,Academia,Academia,Academia,Academia.
When was GearBind released?
GearBind was published in September 2024. 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 GearBind used for?
GearBind works in Biology, and is recorded as handling protein design. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download GearBind?
The weights for GearBind are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.