/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
472 млн
Архитектура
AMPLIFY · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мая 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

SaAMPLIFY_350M

chandar-lab
ЭмбеддингиТекст → embedding6 профессий

SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель для извлечения признаковых представлений последовательностей белков и их последующего анализа.

1 387скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 сен 2025

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

SaAMPLIFY_350M — белковая языковая модель семейства AMPLIFY, опубликованная организацией chandar-lab на Hugging Face. Она предназначена для получения признаковых представлений белковых последовательностей и их использования в последующих задачах анализа белков. В карточке показан пример запуска как image-feature-extraction с trust_remote_code, однако метаданные автора указывают pipeline feature-extraction; архитектура описана как плотная AMPLIFY, размер — около 471,9 млн параметров, файлы представлены в safetensors.

Карточка модели автоматически сгенерирована и не сообщает разработчика, обучение, лицензии, языки, контекст или оценки качества. В коллекции Hugging Face модель включена в набор белковых языковых моделей, дообученных конвейером структурного выравнивания; отдельная связь с базовой моделью в доступных метаданных не установлена. Лицензионные условия по найденным сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из белковых последовательностей
  • подготовка представлений белков для последующего машинного обучения
  • анализ белковых последовательностей в задачах структурного выравнивания

Ограничения

Автоматическая карточка не приводит результатов оценки качества, данных обучения, лицензии или подробных рекомендаций по применению; способ загрузки в примере требует trust_remote_code.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
AMPLIFY
Ревизия весов
921156d

0 моделей

    Создать бенчмарк