Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Библиотека: pytorch
Опубликована: 11 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

scaffold-first

EliasHossain

Языковая модель

Набор контрольных точек Scaffold-First Diffusion для генерации молекул и других графов на нескольких наборах данных.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

EliasHossain/scaffold-first — репозиторий контрольных точек Scaffold-First Diffusion (SFD), модели диффузионной генерации графов. В README перечислены наборы данных moses, planar, qm9 и sbm; контрольные точки содержат конфигурацию архитектуры, а для токенизатора используются отдельные небольшие файлы статистики. В примерах показана загрузка модели и генерация выборок графов с помощью семплера, учитывающего расписание диффузии и уверенность модели.

Модель предназначена для генерации молекулярных и других графовых структур; среди вариантов есть контрольные точки для разных наборов данных и режимов. Реализация использует PyTorch, а размер некоторых указанных контрольных точек составляет 37 МБ. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные права использования следует сверить с условиями репозитория.

Сценарии применения

генерация молекулярных графов
создание графов для набора данных QM9
генерация молекулярных структур для MOSES
эксперименты с дискретной диффузией на графах
генерация графов на наборах Planar и SBM

Ограничения

В README приведены примеры только для отдельных наборов данных и контрольных точек; качество и ограничения генерации количественно не охарактеризованы. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Scaffold-First Diffusion — checkpoint registry

Final checkpoints for Scaffold-First Diffusion (SFD). Each checkpoint is self-contained (its Lightning hyper_parameters.config holds the full architecture); a per-dataset stats/<family>.stats.pt blob (~1 KB) supplies the tokenizer scalars. Dataset families present: moses, planar, qm9, sbm.

Load and sample

from sfd.hub import from_pretrained
model = from_pretrained("qm9_riskopt_motif", repo_id="EliasHossain/scaffold-first-diffusion")   # or set SFD_HF_REPO
from sfd.sampling import ScheduleAwareConfidenceSampler
rows = ScheduleAwareConfidenceSampler(model, num_steps=128, temperature=0.9).sample(100, 32)

Or from the CLI:

export SFD_HF_REPO=EliasHossain/scaffold-first-diffusion
python -m sfd.cli.sample --model qm9_riskopt_motif --n 100 --out smiles.txt

Models

model	dataset	size
`moses_full_motif_riskopt`	moses	`37 MB`
`moses_full_uniform`	moses	`37 MB`
`moses_off`	moses	`37 MB`
`moses_sfd_motif`	moses	`37 MB`
`off_full_s42`	qm9	`37 MB`
`planar_uniform`	planar	`38 MB`
`qm9_invfreq`	qm9	`37 MB`
`qm9_random_role`	qm9	`37 MB`
`qm9_riskopt_motif`	qm9	`37 MB`
`qm9_riskopt_noexp`	qm9	`37 MB`
`sbm_uniform`	sbm	`41 MB`
`sfd_motif_full_s42`	qm9	`37 MB`

Uploaded by scripts/upload_to_hf.py.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Графовые модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов: 13c3ebe