YaART
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Yandex
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Russia
- Közölt
- 8 April 2024
- Szerzők
- Sergey Kastryulin, Artem Konev, Alexander Shishenya, Eugene Lyapustin, Artem Khurshudov, Alexander Tselousov, Nikita Vinokurov, Denis Kuznedelev, Alexander Markovich, Grigoriy Livshits, Alexey Kirillov, Anastasiia Tabisheva, Liubov Chubarova, Marina Kaminskaia, Alexander Ustyuzhanin, Artemii Shvetsov, Daniil Shlenskii, Valerii Startsev, Dmitrii Kornilov, Mikhail Romanov, Artem Babenko, Sergei Ovch…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Text-to-image, Image generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 2.3B
- Képzési adatok
- tokens
- Tételméret
- 4,800
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 8.2 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
There is cascade of 3 models: GEN64 Parameters: 2.3 billion Input: Textual prompt Output: 64x64 image Batch Size: 4800 Iterations: 1.1 × 10^6 Compute = 6 * 2.3 billion * 4800 * 1.1 × 10^6 = 7.2864e+19 SR256 Parameters: 700 million Input: 64x64 image Output: 256x256 image Batch Size: 960 Iterations: 1.5 × 10^6 Compute = 6 * 700 million * 960 * 1.5 × 10^6 = 6.048e+18 SR1024 Parameters: 700 million Input: 256x256 image Output: 1024x1024 image Batch Size: 512 Iterations: 1.5 × 10^6 Compute …
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Használt chipek
- 160
- Teljesítményfogyasztás
- 126.5 kW
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- YaART: Yet Another ART Rendering Technology
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
YaART ki lett adva által Yandex, az országban rögzítve mint Russia, alatt April 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text-to-image, Image generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.2 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
YaART — gyakori kérdések
YaART— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
YaART— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
YaART— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.3B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
YaART— Ki készítette ezt?
Kiadta Yandex, alapján Russia, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
YaART— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
YaART— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-image, Image generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
YaART— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.2 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..