NVAE (FFHQ)
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
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 8 January 2021
- Autorzy
- Arash Vahdat, Jan Kautz
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation
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
- tokens
- Epoki
- 200
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
- 5.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec * 24 GPUs * 160 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.184e+20 FLOP [Table 6]
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB
- Zastosowane chipy
- 24
- Czas rzeczywisty
- 160 hours
- Pobór mocy
- 12.2 kW
Table 6
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
- Open (non-commercial)
"NVAE may be used non-commercially, meaning for research or evaluation purposes only" https://github.com/NVlabs/NVAE
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
- NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Tło
NVAE (FFHQ) został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 5.2 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
NVAE (FFHQ) — częste pytania
NVAE (FFHQ)— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
NVAE (FFHQ)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
NVAE (FFHQ)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
NVAE (FFHQ)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
NVAE (FFHQ)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 5.2 × 10²⁰ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. 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.
NVAE (FFHQ)— 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.
NVAE (FFHQ)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.