PixelSNAIL (CIFAR 10)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of California (UC) Berkeley
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 28 December 2017
- Autoren
- Xi Chen, Nikhil Mishra, Mostafa Rohaninejad, Pieter Abbeel
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Image generation
- Aufgabe
- Image generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Open source
MIT license https://github.com/neocxi/pixelsnail-public
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- PixelSNAIL: An Improved Autoregressive Generative Model
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
PixelSNAIL (CIFAR 10) wurde veröffentlicht von University of California (UC) Berkeley, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2017. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image generation.
Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.
Antworten
PixelSNAIL (CIFAR 10) — Häufige Fragen
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of California (UC) Berkeley, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image generation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
PixelSNAIL (CIFAR 10)— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.