EigenFold
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 5 April 2023
- Autorzy
- Bowen Jing, Ezra Erives, Peter Pao-Huang, Gabriele Corso, Bonnie Berger, Tommi Jaakkola
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein folding 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
- tokens
" To reduce training time, we train (and validate) only on structures with residue lengths between 20 and 256, for a total of 230,520 (14,128) training (validation) structures."
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
MIT license https://github.com/bjing2016/EigenFold
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
- EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
EigenFold został opublikowany przez Massachusetts Institute of Technology (MIT), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein folding prediction.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.
Odpowiedzi
EigenFold — częste pytania
EigenFold— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
EigenFold— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
EigenFold— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Massachusetts Institute of Technology (MIT), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
EigenFold— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
EigenFold— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein folding prediction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
EigenFold— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
EigenFold— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
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.