Estimación de VRAM

Proyecto de código abierto para estimar la VRAM necesaria para el entrenamiento o la inferencia de modelos.

Producto ComúnProgramaciónEstimación de VRAMAprendizaje Profundo

Estimación de VRAM es un proyecto de código abierto diseñado para ayudar a los usuarios a calcular la cantidad de memoria de video (VRAM) que sus modelos necesitan durante el entrenamiento o la inferencia. Este proyecto permite a los usuarios determinar la configuración de hardware necesaria sin tener que probar con varias configuraciones. Es fundamental para desarrolladores e investigadores que trabajan con el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, ya que reduce los costos de prueba y error en la selección de hardware y aumenta la eficiencia. El proyecto se distribuye bajo la licencia MPL-2.0 y es de uso gratuito.

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Estimación de VRAM

Estimación de VRAM Situación del tráfico más reciente

Estimación de VRAM Tendencia de visitas

Estimación de VRAM Distribución geográfica de las visitas

Estimación de VRAM Fuentes de tráfico

Estimación de VRAM Alternativas

Estimación de VRAM — Proyecto de código abierto para estimar la VRAM necesaria para el entrenamiento o la inferencia de modelos.

BooW-VTON — Repositorio de código para entrenar modelos que mejoran el efecto de la prueba virtual de ropa al aire libre.

ComfyUI-PyramidFlowWrapper — Nodo envoltorio ComfyUI para Pyramid-Flow, destinado a la generación visual eficiente.

QA-MDT — Modelo de generación de música de código abierto

Open-MAGVIT2 — Proyecto de modelo de generación de imágenes autoregresivo de código abierto

ChatTTS — Un proyecto de código abierto para conversión de texto a voz.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

Proyecto DeepSeek — Un proyecto multifuncional que integra la API de DeepSeek, incluyendo un chatbot inteligente, procesamiento de archivos e implementación de modelos.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.

Brain2Qwerty — Una tecnología de interfaz cerebro-computadora (ICC) no invasiva que decodifica la actividad cerebral mediante electroencefalografía (EEG) o magnetoencefalografía (MEG) para la entrada de texto.