ProxylessNAS
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 23 February 2019
- Szerzők
- Han Cai, Ligeng Zhu, and Song Han
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification, Neural Architecture Search - NAS
- Numerikus formátum
- FP32
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 1,230,000 tokens
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
- 3.7 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- 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
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Chip-óra
- 200
- Számítási költség
- $123
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
MIT for code+weights https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 2,054
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ProxylessNAS: Direct neural architecture search on target task and hardware
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ProxylessNAS ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT), az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2019. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification, Neural Architecture Search - NAS.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Képzés és származás
A képzés futás körülbelül 3.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,230,000 szöveg tokenjei
Válaszok
ProxylessNAS — gyakori kérdések
ProxylessNAS— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
ProxylessNAS— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
ProxylessNAS— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
ProxylessNAS— Ki készítette ezt?
Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
ProxylessNAS— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ProxylessNAS— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification, Neural Architecture Search - NAS. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
ProxylessNAS— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
ProxylessNAS— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.7 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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..