DALL-E mega

Apri i pesi Craiyon June 2022

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..

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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: Craiyon
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 28 June 2022
Autori: Dayma, Boris and Patil, Suraj and Cuenca, Pedro and Saifullah, Khalid and Abraham, Tanishq and Lê Khắc, Phúc and Melas, Luke and Ghosh, Ritobrata

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.

Dati di addestramento: tokens

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: 2.3 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware

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 v3
Chip utilizzati: 128
Chip-ore: 172,032
Tempo di parete: 1,344 hours (56 days)
Consumo energetico: 115.5 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: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source

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: DALL·E Mega Model Card
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

DALL-E mega è stato pubblicato da Craiyon, nel paese registrato come United States of America, durante June 2022. 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.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Risposte

DALL-E mega — domande comuni

DALL-E mega— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

DALL-E mega— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Craiyon, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

DALL-E mega— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2022. 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.

DALL-E mega— 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.

DALL-E mega— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

DALL-E mega— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. 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.

DALL-E mega— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.

DALL-E mega— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.

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