SaProt
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
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 19 April 2024
- Autorzy
- Jin Su, Chenchen Han, Yuyang Zhou, Junjie Shan, Xibin Zhou, Fajie Yuan
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 650M
- Dane treningowe
- tokens
"To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision
4.0 × 10⁷ sequences × 3.0 × 10² tokens/sequence = 1.2 × 10¹⁰ tokens
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.
- Obliczenia treningowe
- 6.2 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"Its training lasted 3 months and utilized 64 NVIDIA 80G A100 GPUs," 64*312000000000000*0.4*3months=6.210847e+22
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
- 64
- Czas rzeczywisty
- 2,160 hours (90 days)
- Pobór mocy
- 50.6 kW
"Its training lasted 3 months "
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 229
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- SaProt: Protein Language Modeling with Structure-aware Vocabulary
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
SaProt został opublikowany przez Zhejiang University (ZJU),Westlake University, w kraju zapisanym jako China, podczas April 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM).
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 6.2 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
SaProt — częste pytania
SaProt— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.2 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
SaProt— 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.
SaProt— 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.
SaProt— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 650M. "To our knowledge, SaProt stands out as the PLM currently trained with the largest number of protein structures, containing 650 million parameters" Assume 40% utilization, FP16 tensor precision. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
SaProt— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Zhejiang University (ZJU),Westlake University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
SaProt— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
SaProt— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein or nucleotide language model (pLM/nLM). To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.