MuPIPR
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
- University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 5 March 2020
- Autorzy
- Guangyu Zhou, Muhao Chen, Chelsea J T Ju, Zheng Wang, Jyun-Yu Jiang, Wei Wang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein interaction 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
STRING Database: 66,235 sequences × 300 amino acids = 19,870,500 tokens SKEMPI Dataset: 5,004 sequences × 300 amino acids = 1,501,200 tokens Total = 19,870,500 + 1,501,200 = 21,371,700 tokens ≈ 2.1 × 10^7
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 65
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Mutation effect estimation on protein–protein interactions using deep contextualized representation learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
MuPIPR został opublikowany przez University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2020. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein interaction prediction.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
MuPIPR — częste pytania
MuPIPR— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein interaction prediction. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
MuPIPR— 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.
MuPIPR— 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.
MuPIPR— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
MuPIPR— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
MuPIPR— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.