DLRM-12T

Zamknięte wagi Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU) 12T Parametry April 2021

Nie mieści się

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie może być pobrany ani uruchomiony na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko przez swojego dostawcę, a zmiana karty graficznej tego nie zmieni..

Na rekord

Pełna specyfikacja

Wszystko w rejestrze dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy włożono w jego budowę i jak wypada w porównaniu z modelami stworzonymi w innym skali..

Origin

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU)
Typ organizacji
Industry,Academia
Kraj
United States of America
Opublikowano
12 April 2021
Autorzy
Dheevatsa Mudigere, Yuchen Hao, Jianyu Huang, Zhihao Jia, Andrew Tulloch, Srinivas Sridharan, Xing Liu, Mustafa Ozdal, Jade Nie, Jongsoo Park, Liang Luo, Jie Amy Yang, Leon Gao, Dmytro Ivchenko, Aarti Basant, Yuxi Hu, Jiyan Yang, Ehsan K. Ardestani, Xiaodong Wang, Rakesh Komuravelli, Ching-Hsiang Chu, Serhat Yilmaz, Huayu Li, Jiyuan Qian, Zhuobo Feng, Yinbin Ma, Junjie Yang, Ellie Wen, Hong Li, Li…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których model został stworzony. Model może obsługiwać kilka z każdego.

Domena
Recommendation
Zadanie
Recommender system

Rozmiar

Jak duży jest model i ile danych został wytrenowany. Parametry to wartość, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Parametry
12T

They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements.

Trening danych
tokens

No training details provided.

Trening uruchomienia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: które chipy, ile, przez jak długo i ile to pobrało z sieci.

Sprzęt treningowy
NVIDIA A100

Dostępność

Czy możesz uzyskać model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.

Wagi
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Unreleased
Kod treningowy
Unreleased

Jak jest klasyfikowany

Etykiety zastosowane w źródłowym zbiorze danych przy śledzeniu istotnych modeli oraz jak pewny jest wpisu.

Model/modele nie pasuje do VRAM GPU.
Confident
Model/modeli nie pasuje do VRAM GPU. Zbyt ciasne. Wygodne.
197

Źródła

Gdzie ten rekord pochodził i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Wersja modelu nie pasuje do VRAM GPU.
Software-Hardware Co-design for Fast and Scalable Training of Deep Learning Recommendation Models
Ostatnia aktualizacja
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Kontekst

DLRM-12T was published by Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), in United States of America, in April 2021. The organisation is categorised as industry,Academia.

Działa w Rekomendacji i jest zapisane jako działający system rekomendacji.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych o sprzęcie na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Odpowiedzi

DLRM-12T — Powszechne pytania

01

Is DLRM-12T open source?

No. DLRM-12T has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

02

How many parameters does DLRM-12T have?

DLRM-12T has 12T parameters. They instantiated a 12T-parameter model to show that their hardware setup can train it despite the huge memory requirements. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

03

Who created DLRM-12T?

DLRM-12T was published by Meta AI,Carnegie Mellon University (CMU), based in United States of America, categorised as industry,Academia.

04

When was DLRM-12T released?

DLRM-12T was published in April 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is DLRM-12T used for?

DLRM-12T works in Recommendation, and is recorded as handling recommender system. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

06

What GPU do I need to run DLRM-12T?

None. DLRM-12T 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Model/modeli nie pasuje do VRAM GPU. Zbyt ciasne. Model działa wygodnie z zapasem. Jak modele AI może GPU uruchomić? 25 May 2026

Inna strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko uruchomi., Model/modele nie mieści się w VRAM GPU..