ProteinMPNN-DDG
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
- Peptone
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 9 September 2024
- Autorzy
- Oliver Dutton, Sandro Bottaro, Michele Invernizzi, Istvan Redl, Albert Chung, Falk Hoffmann, Louie Henderson, Stefano Ruschetta, Fabio Airoldi, Benjamin M J Owens, Patrik Foerch, Carlo Fisicaro, Kamil Tamiola
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein inverse folding
- Model bazowy
- ProteinMPNN
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
Total Residues = 5,615,050 = 5.6e6
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Improving Inverse Folding models at Protein Stability Prediction without additional Training or Data
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
ProteinMPNN-DDG został opublikowany przez Peptone, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas September 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein inverse folding.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, ProteinMPNN. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
ProteinMPNN-DDG — częste pytania
ProteinMPNN-DDG— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
ProteinMPNN-DDG— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Peptone, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
ProteinMPNN-DDG— 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.
ProteinMPNN-DDG— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein inverse folding. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
ProteinMPNN-DDG— 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.
ProteinMPNN-DDG— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
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.