CLAY
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
- Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry,Academia
- Paese
- China
- Pubblicato
- 30 May 2024
- Autori
- Longwen Zhang, Ziyu Wang, Qixuan Zhang, Qiwei Qiu, Anqi Pang, Haoran Jiang, Wei Yang, Lan Xu, Jingyi Yu
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- 3D modeling, Vision
- Compito
- 3D reconstruction
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
- 1.5B
- Dati di addestramento
- tokens
"a refined collection of 527K objects from ShapeNet and Objaverse"
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
- 3.1 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 reported] * 256 GPUs * 360 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 3.1054234e+22 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
- NVIDIA A800 PCIe
- Chip utilizzati
- 256
- Tempo di parete
- 360 hours (15 days)
"Our largest model, the XL, was trained on a cluster of 256 NVidia A800 GPUs, for approximately 15 days, with progressive training." 15 days = 360 hours
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
- CLAY: A Controllable Large-scale Generative Model for Creating High-quality 3D Assets
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
CLAY è stato pubblicato da Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology, nel paese registrato come China, durante May 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry,Academia.
Funziona nel dominio di 3D modeling, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di 3D reconstruction.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
CLAY — domande comuni
CLAY— 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.
CLAY— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
CLAY— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.5B. 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.
CLAY— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry,Academia.
CLAY— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
CLAY— A cosa serve?
Funziona nel dominio di 3D modeling, Vision, e viene registrato come gestire il compito di 3D reconstruction. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
CLAY— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.1 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe. 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.
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.