ALOHA Unleashed
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 8 September 2024
- Autori
- Tony Z. Zhao, Jonathan Tompson, Danny Driess, Pete Florence, Kamyar Ghasemipour, Chelsea Finn, Ayzaan Wahid
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics
- Compito
- Robotic manipulation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 217M
- Dati di addestramento
- tokens
"the Base model consists of 217M learnable parameters"
"we collect over 26k episodes for 5 real tasks, on 10 different robots in 2 different buildings over the course of 8 months" "images resized to 256x256"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 3.6 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
265 hours *3600 sec / hour *64 GPUs *197000000000000 FLOP / s *0.3 [assumed utilization] = 3.6084096e+21 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v5e
- Chip utilizzati
- 64
- Tempo di parete
- 265 hours (11 days)
- Consumo energetico
- 28.4 kW
"We train our models with JAX [51] using 64 TPUv5e chips with a data parallel mesh. We use a batch size of 256 and train for 2M steps (about 265 hours of training). "
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- ALOHA Unleashed: A Simple Recipe for Robot Dexterity
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ALOHA Unleashed è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di robotic manipulation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il run di addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5e. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
ALOHA Unleashed — domande comuni
ALOHA Unleashed— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
ALOHA Unleashed— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 217M. "the Base model consists of 217M learnable parameters". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
ALOHA Unleashed— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
ALOHA Unleashed— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
ALOHA Unleashed— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, e viene registrato come gestire il compito di robotic manipulation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
ALOHA Unleashed— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5e. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
ALOHA Unleashed— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.