Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]
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
- OpenAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 August 2018
- Szerzők
- Marcin Andrychowicz, Bowen Baker, Maciek Chociej, Rafal Jozefowicz, Bob McGrew, Jakub Pachocki, Arthur Petron, Matthias Plappert, Glenn Powell, Alex Ray, Jonas Schneider, Szymon Sidor, Josh Tobin, Peter Welinder, Lilian Weng, Wojciech Zaremba
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics
- Feladat
- Robotic manipulation
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
- 3.2M
- Képzési adatok
- tokens
See Figure 2 - Deployed model (D) consists of a Control Policy Network (B) and Vision Network (C), trained separately. (Training of (B) also includes training of a Value Network that is, ignoring input-output size differences, identical in architecture to that of the control policy; the value network is not included during deployment). Control Policy Network: 3181588 (23552 + 3147776 + 10260) see Table 2, Figure 12, Table 10 given: - input: 22 out [Table 2, 15+3+4] - normalization: 22 out - FC-…
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
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
In experiments, runs were typically conducted for 50 hours of wall time, with up to 32 GPUs. Table 10 specifies V100 GPUs for training the policy. Assume V100 base variant, BF16, 0.3 utilization V100 tensor FP16 performance = 1.25e14 FLOP/s 32 GPUs * (0.3 * 1.25e14 FLOP/s/GPU) * (3600 s/1 hr) * 50 hr = 2.16e+20 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
- Használt chipek
- 8
- Fali óra idő
- 50 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 5.0 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
- Unreleased
- 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
- Confident
- Hivatkozások
- 2,156
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Dexterous In-Hand Manipulation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy] ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2018. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása robotic manipulation.
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 2.2 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy] — gyakori kérdések
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.2 × 10²⁰ 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.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— 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.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3.2M. See Figure 2 - Deployed model (D) consists of a Control Policy Network (B) and Vision Network (C), trained separately. (Training of (B) also includes training of a Value Network that is, ignoring input-output size differences, identical in architecture to that of the control policy; the value network is not included during deployment). Control Policy Network: 3181588 (23552 + 3147776 + 10260) see Table 2, Figure 12, Table 10 given: - input: 22 out [Table 2, 15+3+4] - normalization: 22 out - FC-RELU: 1024 out [Table 10, assume bias] - LSTM: 512 out [Table 10, assume bias] - FC (implied?): 20 out [Appendix C.1, Actions] parameters: - FC-RELU: 23552 [(22+1)*1024] - normalization: 0 [ignored] - LSTM: 3147776 [4*(1024+512+1)*512] - FC (Implied?): 10260 [(512+1)*20]. 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.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— Ki készítette ezt?
Kiadta OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Dexterous In-Hand Manipulation [control policy]— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot robotic manipulation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..