SAGAN
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
- Rutgers University,Google Research
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 June 2019
- Autoři
- Han Zhang, Ian Goodfellow, Dimitris Metaxas, Augustus Odena
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 8
" where k = 1, 2, 4, 8 after few training epochs on ImageNet. For memory efficiency, we choose k = 8 (i.e., C¯ = C/8) in all our experiments."
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
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
Assuming (!) they used V100s: 125000000000000 FLOP / GPU / sec * 336 hours [see training time notes] * 3600 sec / hour * 4 GPUs * 0.3 [assumed utilization] = 1.8144e+20 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Používané čipy
- 4
- Doba reálného času
- 336 hours (14 days)
"Models were trained for roughly 2 weeks on 4 GPUs each"
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
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/brain-research/self-attention-gan
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Self-Attention Generative Adversarial Networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
SAGAN byl zveřejněn Rutgers University,Google Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2019. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 2.2 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
SAGAN — běžné otázky
SAGAN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Rutgers University,Google Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.
SAGAN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
SAGAN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
SAGAN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.2 × 10²⁰ FLOP. 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.
SAGAN— 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.
SAGAN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
SAGAN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.