eDiff-I
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- NVIDIA
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 2 November 2022
- Autoři
- Yogesh Balaji, Seungjun Nah, Xun Huang, Arash Vahdat, Jiaming Song, Qinsheng Zhang, Karsten Kreis, Miika Aittala, Timo Aila, Samuli Laine, Bryan Catanzaro, Tero Karras, Ming-Yu Liu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation, Text-to-image
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 9.1B
- Výcviková data
- 1,556,275,200,000 tokens
9.1B for config D, Table 1
"The final dataset to train our model contains about one billion text-image pairs"
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
6ND = 6*9100000000*1000000000=5.46e+19 (likely, might change because of several epochs / dataset division) "The base model was trained using 256 NVIDIA A100 GPUs, while the two super-resolution models were trained with 128 NVIDIA A100 GPUs each" no info on duration
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA A100
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 1,046
SOTA zero-shot FID on COCO 2014, Table 1 May be significantly used, via Nvidia Picasso: https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/picasso/
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
eDiff-I byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5.5 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 1,556,275,200,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
eDiff-I — běžné otázky
eDiff-I— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
eDiff-I— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 9.1B. 9.1B for config D, Table 1. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
eDiff-I— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NVIDIA, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
eDiff-I— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
eDiff-I— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
eDiff-I— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.5 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
eDiff-I— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.