FABind
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
- Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC)
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Industry,Academia
- Kraj
- China, United States of America
- Opublikowany
- 9 January 2024
- Autorzy
- Qizhi Pei, Kaiyuan Gao, Lijun Wu, Jinhua Zhu, Yingce Xia, Shufang Xie, Tao Qin, Kun He, Tie-Yan Liu, Rui Yan
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein-ligand contact 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
- 6,746,610 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
- NVIDIA V100
- Zastosowane chipy
- 8
- Pobór mocy
- 4.8 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
FABind został opublikowany przez Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC), w kraju zapisanym jako China, podczas January 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein-ligand contact prediction.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zużył korpus około 6,746,610 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
FABind — częste pytania
FABind— 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.
FABind— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
FABind— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Renmin University of China,Huazhong University of Science and Technology,Microsoft Research AI for Science,University of Science and Technology of China (USTC), oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Industry,Academia.
FABind— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
FABind— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein-ligand contact prediction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
FABind— 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.
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.