Fish-Speech 1.5
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
- Fish Audio
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 24 November 2024
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Speech synthesis, Text-to-speech (TTS)
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
- 700,000,000,000 tokens
[tokens] Their previous model was trained on 720000 hours of audio data that was equal to 5*10^11 tokens -> 1M hours ~ 7*10^11 tokens model trained on more than 1 million hours of audio data in multiple languages.
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
- 2.7 × 10²¹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Comparison with other models
Previous model Fish-Speech 1.4 used 1.9151355e+21 FLOP for training (see model card) and was trained on 720000 hours of audio, while this model is similar but trained on 1M hours of audio -> its training compute couldbe estimated as 1.9151355e+21 * 10^6 / 720000 = 2.6599104e+21 FLOP
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 (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Open source
- Hugging Face
- fishaudio
weights are released under CC-BY-NC-SA-4.0 License https://huggingface.co/fishaudio/fish-speech-1.5 This codebase is released under Apache License https://github.com/fishaudio/fish-speech/tree/main/fish_speech
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
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Fish Speech V1.5 is a leading text-to-speech (TTS) model trained on more than 1 million hours of audio data in multiple languages.
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Fish-Speech 1.5 a été publié par Fish Audio, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech synthesis, Text-to-speech (TTS).
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation fishaudio.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.7 × 10²¹ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 700,000,000,000 jetons de texte
Réponses
Fish-Speech 1.5 — questions courantes
Fish-Speech 1.5— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.7 × 10²¹ FLOP. 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.
Fish-Speech 1.5— 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.
Fish-Speech 1.5— 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.
Fish-Speech 1.5— 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.
Fish-Speech 1.5— qui l'a créé ?
Il a été publié par Fish Audio, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Fish-Speech 1.5— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2024. 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.
Fish-Speech 1.5— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech synthesis, Text-to-speech (TTS). Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Fish-Speech 1.5— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation fishaudio. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
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.