PepINVENT
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..
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
- AstraZeneca,Chalmers University of Technology
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Sweden
- Gepubliceerd
- 21 September 2024
- Auteurs
- Gökçe Geylan, Jon Paul Janet, Alessandro Tibo, Jiazhen He, Atanas Patronov, Mikhail Kabeshov, Florian David, Werngard Czechtizky, Ola Engkvist, Leonardo De Maria
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Protein generation, Protein design
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
- Epochs
- 24
1,000,000 peptides * 0.9 training split = 900,000 training peptides 900,000 peptides * 12 tokens per peptide = 10,800,000 tokens Final estimate: 10,800,000 tokens (1.08e7)
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 V100
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
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/MolecularAI/PepINVENT
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
- Citaties
- 17
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- PepINVENT: Generative peptide design beyond the natural amino acids
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
PepINVENT werd gepubliceerd door AstraZeneca,Chalmers University of Technology, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens September 2024. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van protein generation, Protein design.
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.
Antwoorden
PepINVENT — veelgestelde vragen
PepINVENT— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
PepINVENT— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door AstraZeneca,Chalmers University of Technology, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
PepINVENT— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
PepINVENT— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van protein generation, Protein design. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
PepINVENT— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
PepINVENT— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.
PepINVENT— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
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.