OPUS-Design
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 AI Lab,Harcam Biomedicines
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 29 August 2024
- Autorzy
- Gang Xu, Yulu Yang, Yiqiu Zhang, Qinghua Wang, Jianpeng Ma
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein design
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
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 4
- Pobór mocy
- 2.4 kW
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 code and pre-trained models of OPUS-Design as well as the test sets used in the study can be downloaded from http://github.com/OPUS-MaLab/opus_design. They are freely available for academic usage. [unaccessible now]
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
- OPUS-Design: Designing Protein Sequence from Backbone Structure with 3DCNN and Protein Language Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
OPUS-Design został opublikowany przez Fudan University,Shanghai AI Lab,Harcam Biomedicines, w kraju zapisanym jako China, podczas August 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein design.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
OPUS-Design — częste pytania
OPUS-Design— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
OPUS-Design— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein design. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
OPUS-Design— 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.
OPUS-Design— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
OPUS-Design— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
OPUS-Design— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Fudan University,Shanghai AI Lab,Harcam Biomedicines, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
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.