EGNN

Zamknięte wagi InstaDeep May 2023

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
InstaDeep
Typ organizacji
Industry
Kraj
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Opublikowany
30 May 2023
Autorzy
Sebastien Boyer, Sam Money-Kyrle, Oliver Bent

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Biology
Zadanie
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
420,479 tokens

600000 datapoints

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Unknown
Cytaty
5

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Predicting protein stability changes under multiple amino acid substitutions using equivariant graph neural networks
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

O tym modelu

EGNN został opublikowany przez InstaDeep, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas May 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie 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

Zbiór treningowy trwał około 420,479 Tokeny tekstu.

Odpowiedzi

EGNN — częste pytania

01

EGNN— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

02

EGNN— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez InstaDeep, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.

03

EGNN— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

04

EGNN— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein stability prediction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

05

EGNN— 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.

06

EGNN— 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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.