DDGemb
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
- University of Bologna
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Italy
- Opublikowany
- 7 September 2024
- Autorzy
- Castrense Savojardo, Matteo Manfredi, Pier Luigi Martelli, Rita Casadio
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Mutation prediction, Protein stability 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
- 4,900 tokens
- Epoki
- 500
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- AMD EPYC 7413
- Zastosowane chipy
- 2
- Pobór mocy
- 709 W
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
- DDGemb: predicting protein stability change upon single- and multi-point variations with embeddings and deep learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
DDGemb został opublikowany przez University of Bologna, w kraju zapisanym jako Italy, podczas September 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie mutation prediction, Protein stability prediction.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Trening zużył korpus około 4,900 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
DDGemb — częste pytania
DDGemb— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
DDGemb— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Bologna, oparty na Italy, organizacja sklasyfikowana jako academia.
DDGemb— 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.
DDGemb— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie mutation prediction, Protein stability prediction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
DDGemb— 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.
DDGemb— 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.