Text2Protein
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 San Diego,Brown University
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 13 September 2024
- Autorzy
- Ramtin Hosseini, Siyang Zhang, Pengtao Xie
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology
- Zadanie
- Protein design
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
Training set: 10,898 * 0.95 = 10,353 proteins Average residues per protein: 100 Total datapoints = 10,353 * 100 = 1,035,300 Range validation: Minimum (40 residues): 10,353 * 40 = 414,120 Maximum (256 residues): 10,353 * 256 = 2,648,768 Final estimate: ~1.0e6 datapoints
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
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1. Hardware setup: 1x NVIDIA RTX 3090 (1.60e14 FLOP/s FP16 tensor) 2. Training duration: 10 days provided directly (864,000 seconds) 3. Utilization rate: 40% 4. Calculation: 1.60e14 FLOP/s × 1 GPU × 864,000s × 0.4 = 5.5e19 FLOPs
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- Czas rzeczywisty
- 240 hours (10 days)
"We trained the diffusion model for approximately 500,000 iterations with a batch size of 248. The entire training process, conducted on an NVIDIA RTX 3090 GPU, took about 10 days to complete."
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
- Text2Protein: A Generative Model for Designated Protein Design on Given Description
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Text2Protein został opublikowany przez University of California San Diego,Brown University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie protein design.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 5.5 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 3090. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
Text2Protein — częste pytania
Text2Protein— 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.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Text2Protein— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of California San Diego,Brown University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
Text2Protein— 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.
Text2Protein— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie protein design. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Text2Protein— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.5 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce RTX 3090. 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.
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.