NeoaPred
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
- South China University of Technology,Jinan University
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 14 September 2024
- Autorzy
- Dawei Jiang, Binbin Xi, Wenchong Tan, Zixi Chen, Jinfen Wei, Meiling Hu, Xiaoyun Lu, Dong Chen, Hongmin Cai, Hongli Du
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Immunogenic Neoantigen 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
PDB structures: 1,018 × 0.90 = 916 Self-distillation: 7,860 PepConf total: 916 + 7,860 = 8,776 ≈ 8.8 × 10³ PepFore samples: 32,962 × 0.90 = 29,666 ≈ 2.97 × 10⁴ Final total: 8.8 × 10³ + 2.97 × 10⁴ = 3.85 × 10⁴ ≈ 3.9 × 10⁴ datapoints
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- NeoaPred: A deep-learning framework for predicting immunogenic neoantigen based on surface and structural features of peptide-HLA complexes
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
NeoaPred został opublikowany przez South China University of Technology,Jinan University, w kraju zapisanym jako China, podczas September 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie immunogenic Neoantigen Prediction.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
NeoaPred — częste pytania
NeoaPred— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
NeoaPred— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez South China University of Technology,Jinan University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
NeoaPred— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
NeoaPred— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie immunogenic Neoantigen Prediction. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
NeoaPred— 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.
NeoaPred— 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.
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.