DALL-E mini
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- Craiyon
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 26 October 2021
- Autorzy
- Dayma, Boris and Patil, Suraj and Cuenca, Pedro and Saifullah, Khalid and Abraham, Tanishq and Lê Khắc, Phúc and Melas, Luke and Ghosh, Ritobrata
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Text-to-image
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 4,352,000,000 tokens
3M+12M+15M = 30M from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#training-data
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
- 3.8 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
trained on a TPU v3-8 for 72 hours. That's 8 TPUv3 cores, or 4 TPUv3 chips (123 teraflop/s each) flops = (4) * (123 * 10**12) * (72 * 3600) * (0.3) = 3.8e19 (num gpu) * (peak flops) * (time in seconds) * (assumed utilization rate) from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#dall%C2%B7e-mini-estimated-emissions
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3
- Zastosowane chipy
- 4
- Czas-chip
- 288
- Czas rzeczywisty
- 72 hours
- Pobór mocy
- 3.6 kW
from https://huggingface.co/dalle-mini/dalle-mini#dall%C2%B7e-mini-estimated-emissions
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
Apache 2.0 train code here: https://github.com/borisdayma/dalle-mini/blob/main/tools/train/train.py data is open with various licenses
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- DALL·E Mini Model Card
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
DALL-E mini został opublikowany przez Craiyon, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text-to-image.
Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 3.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 4,352,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
DALL-E mini — częste pytania
DALL-E mini— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DALL-E mini— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text-to-image. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
DALL-E mini— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
DALL-E mini— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. 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.
DALL-E mini— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
DALL-E mini— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
DALL-E mini— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
DALL-E mini— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Craiyon, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
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.