4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 12 September 2024
- Autorzy
- Kaihui Cheng, Ce Liu, Qingkun Su, Jun Wang, Liwei Zhang, Yining Tang, Yao Yao, Siyu Zhu, Yuan Qi
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein folding prediction
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 550
This model is not trained on a token level and processes a protein in a single forward pass. 764 proteins * 32 steps = 24448
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100
- Zastosowane chipy
- 1
- Pobór mocy
- 433 W
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
the page is not accessible anymore https://github.com/fudan-generative-vision/AlphaFolding
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- 4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment został opublikowany przez Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, w kraju zapisanym jako China, podczas September 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein folding prediction.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment — częste pytania
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Fudan University,Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science,Nanjing University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein folding prediction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
4D Diffusion for Dynamic Protein Structure Prediction with Reference Guided Motion Alignment— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.