Vine copula (wine quality)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Rey Juan Carlos University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America, Spain
- Pubblicato
- 4 December 2018
- Autori
- Yi Sun, Alfredo Cuesta-Infante, Kalyan Veeramachaneni
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Compito
- Multi-class classification
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 8.5 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"for a 6-dimensional data set of size 500, the RL algorithm finishes in approximately 15 minutes with a single GPU"" Assuming they used V100, fp16 and trained for similar amount of time: 31330000000000 FLOP / GPU / sec * 15 min * 60 sec / min * 0.3 [assumed utilization] = 8.4591e+15 FLOP
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Tempo di orologio muro
- 0 hours
" for a 6-dimensional data set of size 500, the RL algorithm finishes in approximately 15 minutes with a single GPU"
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning Vine Copula Models For Synthetic Data Generation
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Vine copula (wine quality) was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT),Rey Juan Carlos University, in United States of America, in December 2018. The organisation is categorised as academia,Academia.
and is recorded as doing multi-class classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Producing it required around 8.5 × 10¹⁵ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Risposte
Vine copula (wine quality) — Domande frequenti
What GPU do I need to run Vine copula (wine quality)?
None. Vine copula (wine quality) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Vine copula (wine quality) open source?
The licensing for Vine copula (wine quality) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Vine copula (wine quality) have?
No parameter count has been published for Vine copula (wine quality), which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Vine copula (wine quality)?
Vine copula (wine quality) was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT),Rey Juan Carlos University, based in United States of America, categorised as academia,Academia.
When was Vine copula (wine quality) released?
Vine copula (wine quality) was published in December 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Vine copula (wine quality) used for?
and is recorded as handling multi-class classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Vine copula (wine quality)?
Around 8.5 × 10¹⁵ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.