MsPBRsP
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Zhengzhou University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 27 February 2023
- Auteurs
- Yuguang Li, Shuai Lu, Xiaofei Nan, Shoutao Zhang, Qinglei Zhou
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein interaction prediction
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- tokens
Total Residues: 2,068,793 Training Set (90%): 0.9 × 2,068,793 = 1,861,913 residues Final Data Amount: 1.86M residues
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce RTX 2080
- Gebruikte chips
- 1
- Stroomverbruik
- 236 W
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- MsPBRsP: Multi-scale Protein Binding Residues Prediction Using Language Model
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
MsPBRsP werd gepubliceerd door Zhengzhou University, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein interaction prediction.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
MsPBRsP — veelgestelde vragen
MsPBRsP— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Zhengzhou University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als academia.
MsPBRsP— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
MsPBRsP— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein interaction prediction. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
MsPBRsP— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
MsPBRsP— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
MsPBRsP— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.