DiffSBDD (CrossDocked)
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
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Cornell University,Chinese Academy of Mathematics and System Science,University of Rome,Microsoft Research,University of Oxford,AITHYRA Institute
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Research collective
- Kraj
- Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, China, Italy, Austria
- Opublikowany
- 24 October 2022
- Autorzy
- Arne Schneuing, Charles Harris, Yuanqi Du, Kieran Didi, Arian Jamasb, Ilia Igashov, Weitao Du, Carla Gomes, Tom Blundell, Pietro Lio, Max Welling, Michael Bronstein, Bruno Correia
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Drug discovery
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
- 2,900,000 tokens
- Epoki
- 1,000
"We use the CrossDocked dataset [26] with 100,000 high-quality protein-ligand pairs for training and 100 proteins for testing"
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
- 2.7 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
" For CrossDocked, 100 training epochs take approximately 6 h/8 h in the Cα case and 48 h/60 h per 100 epochs on a single NVIDIA A100 GPU with all atom pocket representation" 312000000000000*0.4*60 hours*10=2.695680e+20
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
- 1
- Czas rzeczywisty
- 600 hours (25 days)
- Pobór mocy
- 440 W
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
Code Availability. Our source codes are publicly available at https://github.com/arneschneuing/ (MIT license) DiffSBDD. Model weights can be downloaded from Zenodo: https://zenodo.org/records/8183747 (Creative Commons Attribution 4.0 International)
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 404
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
DiffSBDD (CrossDocked) został opublikowany przez Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Cornell University,Chinese Academy of Mathematics and System Science,University of Rome,Microsoft Research,University of Oxford,AITHYRA Institute, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas October 2022. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Research collective.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie drug discovery.
Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.
Jak to zostało wytrenowane
Trening zajmował około 2.7 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 2,900,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
DiffSBDD (CrossDocked) — częste pytania
DiffSBDD (CrossDocked)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL),University of Cambridge,Cornell University,Chinese Academy of Mathematics and System Science,University of Rome,Microsoft Research,University of Oxford,AITHYRA Institute, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Research collective.
DiffSBDD (CrossDocked)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DiffSBDD (CrossDocked)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie drug discovery. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
DiffSBDD (CrossDocked)— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
DiffSBDD (CrossDocked)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.7 × 10²⁰ 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.
DiffSBDD (CrossDocked)— 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.
DiffSBDD (CrossDocked)— 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.
DiffSBDD (CrossDocked)— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.