CLAY
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology
- Typ organizacji
- Academia,Industry,Academia
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 30 May 2024
- Autorzy
- Longwen Zhang, Ziyu Wang, Qixuan Zhang, Qiwei Qiu, Anqi Pang, Haoran Jiang, Wei Yang, Lan Xu, Jingyi Yu
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- 3D modeling, Vision
- Zadanie
- 3D reconstruction
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.5B
- Dane treningowe
- tokens
"a refined collection of 527K objects from ShapeNet and Objaverse"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 3.1 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [A800 reported] * 256 GPUs * 360 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 3.1054234e+22 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A800 PCIe
- Zastosowane chipy
- 256
- Czas rzeczywisty
- 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
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- CLAY: A Controllable Large-scale Generative Model for Creating High-quality 3D Assets
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
CLAY został opublikowany przez Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology, w kraju zapisanym jako China, podczas May 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie 3D modeling, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie 3D reconstruction.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 3.1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A800 PCIe. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
CLAY — częste pytania
CLAY— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
CLAY— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
CLAY— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.5B. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
CLAY— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Shanghai Tech University,Deemos Technology,Huazhong University of Science and Technology, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Academia.
CLAY— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CLAY— do czego to służy?
Działa w dziedzinie 3D modeling, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie 3D reconstruction. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
CLAY— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.1 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A800 PCIe. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.