MsPBRsP
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
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
- Zhengzhou University
- Organisatie type
- 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 er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein interaction prediction
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
Total Residues: 2,068,793 Training Set (90%): 0.9 × 2,068,793 = 1,861,913 residues Final Data Amount: 1.86M residues
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.
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA GeForce RTX 2080
- Chips used
- 1
- Energieverbruik
- 236 W
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
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het 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 was published by Zhengzhou University, in China, in February 2023. The organisation is categorised as academia.
It works in Biology, and is recorded as doing protein interaction prediction.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Antwoorden
MsPBRsP — Veelgestelde vragen
Who created MsPBRsP?
MsPBRsP was published by Zhengzhou University, based in China, categorised as academia.
When was MsPBRsP released?
MsPBRsP was published in February 2023. 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 MsPBRsP used for?
MsPBRsP works in Biology, and is recorded as handling protein interaction prediction. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run MsPBRsP?
None. MsPBRsP is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MsPBRsP open source?
The licensing for MsPBRsP was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does MsPBRsP have?
No parameter count has been published for MsPBRsP, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.