AmoebaNet-A (F=448)
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
- Google Brain
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 5 February 2018
- Szerzők
- Esteban Real, Alok Aggarwal, Yanping Huang, Quoc V Le
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- 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.
- Paraméterek
- 469M
- Képzési adatok
- 1,150,000 tokens
Table 2
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
- 3.9 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
450 K40 GPUs for 20k models (approx. 7 days). (From Imagenet paper-data, Besiroglu et al., forthcoming)
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla K40s
- Használt chipek
- 450
- Chip-óra
- 75,600
- Fali óra idő
- 168 hours (7 days)
- Teljesítményfogyasztás
- 229.2 kW
- Számítási költség
- $11,766
"Each experiment ran on 450 K40 GPUs for 20k models (approx. 7 days)."
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
has code, but looks like just a toy model: https://colab.research.google.com/github/google-research/google-research/blob/master/evolution/regularized_evolution_algorithm/regularized_evolution.ipynb
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 3,322
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
AmoebaNet-A (F=448) ki lett adva által Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2018. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
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 3.9 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K40s. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 1,150,000 szöveg tokenjei
Válaszok
AmoebaNet-A (F=448) — gyakori kérdések
AmoebaNet-A (F=448)— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
AmoebaNet-A (F=448)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AmoebaNet-A (F=448)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
AmoebaNet-A (F=448)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.9 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA Tesla K40s. 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.
AmoebaNet-A (F=448)— 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.
AmoebaNet-A (F=448)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
AmoebaNet-A (F=448)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 469M. Table 2. 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..