Persia
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es nicht heruntergeladen oder auf eigener Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufzeichnen
Vollständige Spezifikation
Alles, was für dieses Modell aufgezeichnet wurde. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft – nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in unterschiedlichem Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell erstellt, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- ETH Zurich,Kuaishou Technology
- Typ der Organisation
- Academia,Industry
- Land
- Switzerland, China
- Veröffentlicht
- 23 November 2021
- Autoren
- Xiangru Lian, Binhang Yuan, Xuefeng Zhu, Yulong Wang, Yongjun He, Honghuan Wu, Lei Sun, Haodong Lyu, Chengjun Liu, Xing Dong, Yiqiao Liao, Mingnan Luo, Congfei Zhang, Jingru Xie, Haonan Li, Lei Chen, Renjie Huang, Jianying Lin, Chengchun Shu, Xuezhong Qiu, Zhishan Liu, Dongying Kong, Lei Yuan, Hai Yu, Sen Yang, Ce Zhang, Ji Liu
Was es tut
Die Problembereiche, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Recommendation
- Aufgabe
- Recommender system
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Parameter sind die Werte, die entscheiden, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 100T
- Modell/Modelle können auf der GPU nicht passen. Eng = kaum auszuführen, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- tokens
100 trillion
Der Trainingslauf
Was es physisch benötigte, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA V100
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, was entscheidet, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugriff
- Unreleased
- Trainingscode
- Open source
https://github.com/PersiaML/PERSIA/blob/main/LICENSE MIT code
Wie es klassifiziert ist
Labels, die auf das Quell-Dataset angewendet werden, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Modell/Modelle können auf der GPU ausgeführt werden. Es passt nicht / wird nicht passen. Eng = kaum ausführbar, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum.
- Confident
- 44
Model/Modelle laufen nicht / wird nicht passen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Persia: An Open, Hybrid System Scaling Deep Learning-based Recommenders up to 100 Trillion Parameters
- Modell/Modelle können von der GPU nicht ausgeführt werden. Es passt nicht. Zu eng. Lauffähig. Bequem.
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Wo es herkam
Persia was published by ETH Zurich,Kuaishou Technology, in Switzerland, in November 2021. academia,Industry is the category the publisher falls under.
Es funktioniert in der Empfehlung und wird als Empfehlungssystem aufgezeichnet.
Dies ist ein geschlossenes Modell: Die trainierten Werte bleiben bei demjenigen, der sie produziert hat, und es gibt keine lokale Version, die ausgeführt werden kann.
Antworten
Persia — Häufige Fragen
Who created Persia?
Persia was published by ETH Zurich,Kuaishou Technology, based in Switzerland, categorised as academia,Industry.
When was Persia released?
Persia was published in November 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Persia used for?
Persia works in Recommendation, and is recorded as handling recommender system. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Persia?
None. Persia is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Persia open source?
No. Persia has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Persia have?
Persia has 100T parameters. 100 trillion. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt vom Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was sie ausführen kann., Modell/Modelle laufen GPU AI-Modell. passt nicht/wird nicht passen. eng = kaum lauffähig, komfortabel = läuft problemlos mit Spielraum..