Wie viel VRAM?

Open-Source-Projekt zur Schätzung des für das Training oder die Inferenz eines Modells benötigten VRAM.

Normales ProduktProgrammierungVRAM-SchätzungDeep Learning

Wie viel VRAM? ist ein Open-Source-Projekt, das Benutzern hilft, den für das Training oder die Inferenz ihrer Modelle benötigten VRAM-Speicherplatz zu schätzen. Mit diesem Projekt können Benutzer die benötigte Hardwarekonfiguration bestimmen, ohne verschiedene Konfigurationen ausprobieren zu müssen. Das Projekt ist für Entwickler und Forscher, die Deep-Learning-Modelle trainieren müssen, von großer Bedeutung, da es die Kosten für das Testen verschiedener Hardwareoptionen reduziert und die Effizienz steigert. Das Projekt wird unter der MPL-2.0-Lizenz veröffentlicht und steht kostenlos zur Verfügung.

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Wie viel VRAM? Neueste Verkehrssituation

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Wie viel VRAM? Geografische Verteilung der Besuche

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Wie viel VRAM? Alternativen

Wie viel VRAM? — Open-Source-Projekt zur Schätzung des für das Training oder die Inferenz eines Modells benötigten VRAM.

BooW-VTON — Modelltrainings-Codebibliothek zur Verbesserung der Ergebnisse virtueller Anproben im Freien

ComfyUI-PyramidFlowWrapper — ComfyUI-Wrapper-Node für Pyramid-Flow, zur effizienten visuellen Generierung.

QA-MDT — Open-Source-Modell zur Musikgenerierung

Open-MAGVIT2 — Open-Source-Projekt für ein autoregressives visuelles Generierungsmodell

ChatTTS — Ein Open-Source-Projekt zur Text-zu-Sprache-Synthese.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

DeepSeek Projekt — Ein multifunktionales Projekt zur Integration der DeepSeek API, einschließlich eines intelligenten Chatbots, Dateiverarbeitung und Modellbereitstellung.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

Lumina-Video — Lumina-Video ist ein erstes Versuchsprojekt zur Videogenerierung, das die Text-zu-Video-Generierung unterstützt.

Brain2Qwerty — Eine nicht-invasive Brain-Computer-Interface (BCI)-Technologie, die Gehirnaktivität über EEG oder MEG decodiert, um Text einzugeben.

VisoMaster — Leistungsstarke Software zur Videoersetzung und -bearbeitung mit KI für natürliche Ergebnisse.