YaART
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
- Yandex
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- Russia
- Pubblicato
- 8 April 2024
- Autori
- Sergey Kastryulin, Artem Konev, Alexander Shishenya, Eugene Lyapustin, Artem Khurshudov, Alexander Tselousov, Nikita Vinokurov, Denis Kuznedelev, Alexander Markovich, Grigoriy Livshits, Alexey Kirillov, Anastasiia Tabisheva, Liubov Chubarova, Marina Kaminskaia, Alexander Ustyuzhanin, Artemii Shvetsov, Daniil Shlenskii, Valerii Startsev, Dmitrii Kornilov, Mikhail Romanov, Artem Babenko, Sergei Ovch…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Text-to-image, Image generation
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
- 2.3B
- Dati di addestramento
- tokens
- Dimensione del Batch
- 4,800
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
- 8.2 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
There is cascade of 3 models: GEN64 Parameters: 2.3 billion Input: Textual prompt Output: 64x64 image Batch Size: 4800 Iterations: 1.1 × 10^6 Compute = 6 * 2.3 billion * 4800 * 1.1 × 10^6 = 7.2864e+19 SR256 Parameters: 700 million Input: 64x64 image Output: 256x256 image Batch Size: 960 Iterations: 1.5 × 10^6 Compute = 6 * 700 million * 960 * 1.5 × 10^6 = 6.048e+18 SR1024 Parameters: 700 million Input: 256x256 image Output: 1024x1024 image Batch Size: 512 Iterations: 1.5 × 10^6 Compute …
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 A100 SXM4 80 GB
- Chip utilizzati
- 160
- Consumo energetico
- 126.5 kW
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
- API access
- 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
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- YaART: Yet Another ART Rendering Technology
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
YaART è stato pubblicato da Yandex, nel paese registrato come Russia, durante April 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-image, Image generation.
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
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 8.2 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
YaART — domande comuni
YaART— 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.
YaART— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
YaART— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2.3B. 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.
YaART— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Yandex, basato su Russia, un'organizzazione categorizzata come industry.
YaART— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 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.
YaART— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di text-to-image, Image generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
YaART— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.2 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.