MosaicML Diffusion
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Databricks
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 28 April 2023
- Autores
- Mihir Patel, Erica Ji Yuen, Cory Stephenson, Landan Seguin
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Image generation
- Tarea
- Image generation, Text-to-image
- Enfoque
- Self-supervised learning
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1.3B
- Datos de entrenamiento
- 790,000,000 tokens
- Épocas
- 1.38
Manually loaded model with following code snippet: from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch repo_id = "stabilityai/stable-diffusion-2" pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, torch_dtype=torch.float16, revision="fp16") n_params_vae = sum(p.numel() for p in pipe.components['vae'].parameters()) n_params_text_encoder = sum(p.numel() for p in pipe.components['text_encoder'].parameters()) n_params_unet = sum(p.numel() for p in pipe.components['une…
For the first phase of training, we used all images with resolution >=256x256, amounting to 790 million image-caption samples. For the second phase of training, we only used images with resolution >=512x512, amounting to 300 million image-caption samples. Note that second phase data is a strict subset of first stage.
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.1 × 10²² FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
23,835 A100-hours * 3.12e14 FLOP/GPU-sec * 3600 sec/hour * 0.4 (assumed utilization) = 1.07e22 "Both phases of training ran on 128 NVIDIA A100 GPUs. The first training phase was run for 550k iterations in 1.6 days while the second phase was run for 850k iterations in 4.9 days, for a total of 20,051 A100 hours for training. In addition to the training time, we pre-computed the latents for the VAE and CLIP model to reduce training time and cost when making multiple passes over the dataset. Pre-co…
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA A100
- Chips utilizados
- 128
- Tiempo de reloj
- 186 hours (7.8 days)
- Consumo de energía
- 102.0 kW
"Both phases of training ran on 128 NVIDIA A100 GPUs. The first training phase was run for 550k iterations in 1.6 days while the second phase was run for 850k iterations in 4.9 days, for a total of 20,051 A100 hours for training. In addition to the training time, we pre-computed the latents for the VAE and CLIP model to reduce training time and cost when making multiple passes over the dataset. Pre-computing the latents required an additional 3,784 A100 hours, resulting in 23,835 A100 hours in t…
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Training Stable Diffusion from Scratch for <$50k with MosaicML
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
MosaicML Diffusion fue publicado por Databricks, en el país registrado como United States of America, durante April 2023. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como realizando la tarea de image generation, Text-to-image.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 1.1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 790,000,000 tokens de texto
Respuestas
MosaicML Diffusion — preguntas comunes
MosaicML Diffusion— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
MosaicML Diffusion— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como manejando la tarea de image generation, Text-to-image. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
MosaicML Diffusion— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.1 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
MosaicML Diffusion— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
MosaicML Diffusion— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
MosaicML Diffusion— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.3B. Manually loaded model with following code snippet: from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch repo_id = "stabilityai/stable-diffusion-2" pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(repo_id, torch_dtype=torch.float16, revision="fp16") n_params_vae = sum(p.numel() for p in pipe.components['vae'].parameters()) n_params_text_encoder = sum(p.numel() for p in pipe.components['text_encoder'].parameters()) n_params_unet = sum(p.numel() for p in pipe.components['unet'].parameters()) n_params = n_params_vae + n_params_text_encoder + n_params_unet print(f"Total number of parameters: {n_params}"). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MosaicML Diffusion— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Databricks, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.