Flow++ (CIFAR10)
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
- University of California (UC) Berkeley,Covariant
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 15 May 2019
- Szerzők
- Jonathan Ho, Xi Chen, Aravind Srinivas, Yan Duan, Pieter Abbeel
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- 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
- 31.4M
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 400
Table 2: 31.4M
Training run for CIFAR10 ablations is ~400 epochs (Table 2)
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Használt chipek
- 8
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
- Open source
MIT license https://github.com/aravindsrinivas/flowpp
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Flow++: Improving Flow-Based Generative Models with Variational Dequantization and Architecture Design
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Flow++ (CIFAR10) ki lett adva által University of California (UC) Berkeley,Covariant, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2019. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
Flow++ (CIFAR10) — gyakori kérdések
Flow++ (CIFAR10)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of California (UC) Berkeley,Covariant, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Flow++ (CIFAR10)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Flow++ (CIFAR10)— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Flow++ (CIFAR10)— 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.
Flow++ (CIFAR10)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Flow++ (CIFAR10)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 31.4M. Table 2: 31.4M. 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.
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..