PepPrCLIP
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
- Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute
- Organisatie type
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 22 July 2024
- Auteurs
- Suhaas Bhat, Kalyan Palepu, Lauren Hong, Joey Mao, Tianzheng Ye, Rema Iyer, Lin Zhao, Tianlai Chen, Sophia Vincoff, Rio Watson, Tian Wang, Divya Srijay, Venkata Srikar Kavirayuni, Kseniia Kholina, Shrey Goel, Pranay Vure, Aniruddha J Desphande, Scott H Soderling, Matthew P DeLisa, Pranam Chatterjee
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
- Epochs
- 56
11,597 datapoints from noisy dataset training pairs used for pre-training 11,597 x 1 epoch = 11,597 total datapoints Final estimate: 11,597 ≈ 1.16e4
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 1 × 10¹⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
1. Hardware: 1x NVIDIA A100 80GB GPU (3.12e14 FLOP/s fp16) 2. Training duration: 6 hours (estimated based on dataset size and epochs) 3. Utilization: 40% 4. Calculation: 3.12e14 FLOP/s × 0.4 × (6 × 3600s) = 2.69e18 FLOP ≈ 1.0e18 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Chips used
- 1
- Energieverbruik
- 434 W
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 (non-commercial)
- Trainingscode
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- ubiquitx
All code and Colab notebooks to run PepPrCLIP can be freely accessed by the academic community at: https://huggingface.co/ubiquitx/pepprclip, after signing a non-commercial, research-only academic license. All raw and processed data have been deposited to the Zenodo repository: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10971077
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
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- De Novo Design of Peptide Binders to Conformationally Diverse Targets with Contrastive Language Modeling
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
PepPrCLIP was published by Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, in United States of America, in July 2024. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein design.
Published weights mean the model runs on your machine rather than someone else's, which is what makes the hardware question below answerable at all. It is published under the ubiquitx organisation on Hugging Face.
Training en afkomst
Producing it required around 1 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, on NVIDIA A100 SXM4 80 GB, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Antwoorden
PepPrCLIP — Veelgestelde vragen
When was PepPrCLIP released?
PepPrCLIP was published in July 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 PepPrCLIP used for?
PepPrCLIP 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 PepPrCLIP?
Its weights are published under the ubiquitx organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
How much compute was used to train PepPrCLIP?
Around 1 × 10¹⁸ FLOP, on NVIDIA A100 SXM4 80 GB. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run PepPrCLIP?
We cannot say. PepPrCLIP 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 PepPrCLIP open source?
Its weights are published, so PepPrCLIP 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 PepPrCLIP have?
No parameter count has been published for PepPrCLIP, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PepPrCLIP?
PepPrCLIP was published by Duke University,Cornell University,Sanford Burnham Prebys Institute, based in United States of America, categorised as academia,Academia.
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.