MosaicML Diffusion
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Databricks
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 28 April 2023
- Auteurs
- Mihir Patel, Erica Ji Yuen, Cory Stephenson, Landan Seguin
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Image generation
- Tâche
- Image generation, Text-to-image
- Approach
- Self-supervised learning
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 1.3B
- Données d'entraînement
- 790,000,000 tokens
- Époques
- 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.
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, et non de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 1.1 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- 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…
L'entraînement
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels puces, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 128
- Wall-clock time
- 186 hours (7.8 days)
- Consommation d'énergie
- 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…
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Training Stable Diffusion from Scratch for <$50k with MosaicML
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
MosaicML Diffusion was published by Databricks, in United States of America, in April 2023. The organisation is categorised as industry.
It works in Image generation, and is recorded as doing image generation, Text-to-image.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Ce qui a contribué à sa construction
Training it took roughly 1.1 × 10²² FLOP of computation, on NVIDIA A100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
The training set ran to roughly 790,000,000 tokens.
Réponses
MosaicML Diffusion — Questions fréquentes
When was MosaicML Diffusion released?
MosaicML Diffusion was published in April 2023. 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 MosaicML Diffusion used for?
MosaicML Diffusion works in Image generation, and is recorded as handling image generation, Text-to-image. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train MosaicML Diffusion?
Around 1.1 × 10²² FLOP, on NVIDIA A100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run MosaicML Diffusion?
None. MosaicML Diffusion 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 MosaicML Diffusion open source?
No. MosaicML Diffusion has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does MosaicML Diffusion have?
MosaicML Diffusion has 1.3B parameters. 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}"). 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.
Who created MosaicML Diffusion?
MosaicML Diffusion was published by Databricks, based in United States of America, categorised as industry.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.