ProxylessNAS
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 23 February 2019
- Auteurs
- Han Cai, Ligeng Zhu, and Song Han
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification, Neural Architecture Search - NAS
- Format numérique
- FP32
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 1,230,000 tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 3.7 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
For their searched Imagenet models, they used 200 GPU hours on a V100 GPU. At FP32, a V100 GPU has a peak performance of 1.56E+13 FLOPS. Utilization rate of 0.33. 200 h * 3600 second / hour* 1.6e+13 flop /second * 0.33 = 3.7e+18 flop
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA V100
- Heures de puce
- 200
- Coût de calcul
- $123
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Open source
MIT for code+weights https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 2,054
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ProxylessNAS: Direct neural architecture search on target task and hardware
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
ProxylessNAS a été publié par Massachusetts Institute of Technology (MIT), dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2019. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification, Neural Architecture Search - NAS.
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 3.7 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,230,000 jetons de texte
Réponses
ProxylessNAS — questions courantes
ProxylessNAS— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
ProxylessNAS— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
ProxylessNAS— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
ProxylessNAS— qui l'a créé ?
Il a été publié par Massachusetts Institute of Technology (MIT), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
ProxylessNAS— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 2019. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
ProxylessNAS— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification, Neural Architecture Search - NAS. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
ProxylessNAS— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
ProxylessNAS— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.7 × 10¹⁸ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.