MuPIPR
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie 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
- Opublikowane
- 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 zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein interaction prediction
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. 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 stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Confident
- Cytacje
- 65
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Mutation effect estimation on protein–protein interactions using deep contextualized representation learning
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
MuPIPR was published by University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, in United States of America, in March 2020. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Biology, and is recorded as doing protein interaction prediction.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Odpowiedzi
MuPIPR — Często zadawane pytania
What is MuPIPR used for?
MuPIPR works in Biology, and is recorded as handling protein interaction prediction. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run MuPIPR?
None. MuPIPR is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MuPIPR open source?
The licensing for MuPIPR was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does MuPIPR have?
No parameter count has been published for MuPIPR, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created MuPIPR?
MuPIPR was published by University of California Los Angeles (UCLA),University of Pennsylvania, based in United States of America, categorised as academia,Academia.
When was MuPIPR released?
MuPIPR was published in March 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..