eDiff-I
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
- NVIDIA
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 2 November 2022
- Szerzők
- Yogesh Balaji, Seungjun Nah, Xun Huang, Arash Vahdat, Jiaming Song, Qinsheng Zhang, Karsten Kreis, Miika Aittala, Timo Aila, Samuli Laine, Bryan Catanzaro, Tero Karras, Ming-Yu Liu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation, Text-to-image
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
- 9.1B
- Képzési adatok
- 1,556,275,200,000 tokens
9.1B for config D, Table 1
"The final dataset to train our model contains about one billion text-image pairs"
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
- 5.5 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
6ND = 6*9100000000*1000000000=5.46e+19 (likely, might change because of several epochs / dataset division) "The base model was trained using 256 NVIDIA A100 GPUs, while the two super-resolution models were trained with 128 NVIDIA A100 GPUs each" no info on duration
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100
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
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 1,046
SOTA zero-shot FID on COCO 2014, Table 1 May be significantly used, via Nvidia Picasso: https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/picasso/
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
eDiff-I ki lett adva által NVIDIA, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Text-to-image.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 5.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 1,556,275,200,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
eDiff-I — gyakori kérdések
eDiff-I— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
eDiff-I— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 9.1B. 9.1B for config D, Table 1. 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.
eDiff-I— Ki készítette ezt?
Kiadta NVIDIA, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
eDiff-I— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
eDiff-I— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, Text-to-image. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
eDiff-I— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.5 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.
eDiff-I— 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.
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..