Re-Dock
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- China, United States of America
- Opublikowane
- 21 February 2024
- Autorzy
- Yufei Huang, Odin Zhang, Lirong Wu, Cheng Tan, Haitao Lin, Zhangyang Gao, Siyuan Li, Stan. Z. Li
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein-ligand contact prediction
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
23496 examples in PDBbind 2020
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 7.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA A100 GPU (3.12e14 FLOP/s) 2. Training duration: 7 days (directly provided) = 604,800 seconds 3. Utilization rate: 40% 4. Final calculation: 1 GPU × 3.12e14 FLOP/s × 604,800s × 0.4 = 7.55e19 FLOPs
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Sprzęt szkoleniowy
- NVIDIA A100
- Chips użyte
- 1
- Wall-clock time
- 168 hours (7 days)
- Pobór mocy
- 435 W
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Likely
- Cytacje
- 24
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Re-Dock: Towards Flexible and Realistic Molecular Docking with Diffusion Bridge
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
Re-Dock was published by Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington, in China, in February 2024. academia,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein-ligand contact prediction.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Producing it required around 7.5 × 10¹⁹ FLOP of arithmetic, on NVIDIA A100, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Odpowiedzi
Re-Dock — Często zadawane pytania
Who created Re-Dock?
Re-Dock was published by Zhejiang University (ZJU),Westlake University,University of Washington, based in China, categorised as academia,Academia,Academia.
When was Re-Dock released?
Re-Dock was published in February 2024. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Re-Dock used for?
Re-Dock works in Biology, and is recorded as handling protein-ligand contact prediction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Re-Dock?
Around 7.5 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Re-Dock?
None. Re-Dock is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Re-Dock open source?
Licencja na Re-Dock nigdy nie była zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy nieokreśloną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest licencją, na której można polegać.
How many parameters does Re-Dock have?
No parameter count has been published for Re-Dock, which is why no memory or speed figure appears on this page.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..