/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
graphormer · dense
Опубликована
5 янв 2023

graphormer-base-pcqm4mv2

Языковая модель3 профессии

Предварительно обученная Graphormer-модель Microsoft для классификации графов и построения представлений, в том числе в задачах моделирования молекул.

512скачиваний за 30 дней90лайковвеса обновлены7 фев 2023

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

Graphormer-base-pcqm4mv2 — графовая Transformer-модель, разработанная Microsoft и предварительно обученная на PCQM4M-LSCv2. Она предназначена для классификации графов и получения их представлений; модель можно применять для моделирования молекул и дообучать для последующих задач. Архитектура Graphormer реализована в классе GraphormerForGraphClassification; размер модели — 113,2 млн параметров, формат — PyTorch.

Модель работает с графовыми данными и ориентирована прежде всего на сценарии молекулярного моделирования. Большие графы требуют значительных ресурсов и могут приводить к нехватке памяти. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • классификация молекулярных графов
  • получение представлений молекул
  • дообучение для задач молекулярного моделирования

Ограничения

Обработка больших графов требует значительных ресурсов и может приводить к ошибкам нехватки памяти.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for pcqm4mv2_graphormer_base

The Graphormer is a graph classification model.

Model Details

Model Description

The Graphormer is a graph Transformer model, pretrained on PCQM4M-LSCv2.

  • Developed by: Microsoft
  • Model type: Graphormer
  • License: MIT

Model Sources

Uses

Direct Use

This model should be used for graph classification tasks or graph representation tasks; the most likely associated task is molecule modeling. It can either be used as such, or finetuned on downstream tasks.

Bias, Risks, and Limitations

The Graphormer model is ressource intensive for large graphs, and might lead to OOM errors.

How to Get Started with the Model

See the Graph Classification with Transformers tutorial.

Citation [optional]

BibTeX:

@article{DBLP:journals/corr/abs-2106-05234,
  author    = {Chengxuan Ying and
               Tianle Cai and
               Shengjie Luo and
               Shuxin Zheng and
               Guolin Ke and
               Di He and
               Yanming Shen and
               Tie{-}Yan Liu},
  title     = {Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2106.05234},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2106.05234},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2106.05234},
  timestamp = {Tue, 15 Jun 2021 16:35:15 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2106-05234.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Графовые модели пока не поддерживаются.

Класс архитектуры
GraphormerForGraphClassification
Ревизия весов
662d782

0 моделей