Estimation de la VRAM nécessaire

Projet open source permettant d'estimer la VRAM nécessaire à l'entraînement ou à l'inférence d'un modèle.

Produit OrdinaireProgrammationEstimation de la VRAMApprentissage profond

Estimation de la VRAM nécessaire est un projet open source visant à aider les utilisateurs à estimer la quantité de mémoire vidéo (VRAM) requise pour l'entraînement ou l'inférence de leurs modèles. Ce projet permet aux utilisateurs de déterminer la configuration matérielle nécessaire sans avoir à tester plusieurs configurations. Il est essentiel pour les développeurs et les chercheurs qui effectuent des entraînements de modèles d'apprentissage profond, car il réduit les coûts d'essais et erreurs liés au choix du matériel et améliore l'efficacité. Le projet est disponible sous licence MPL-2.0 et est gratuit.

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Estimation de la VRAM nécessaire Alternatives

Estimation de la VRAM nécessaire — Projet open source permettant d'estimer la VRAM nécessaire à l'entraînement ou à l'inférence d'un modèle.

BooW-VTON — Bibliothèque de code d'entraînement de modèle améliorant les effets d'essayage virtuel en extérieur

QA-MDT — Modèle de génération musicale open source

Open-MAGVIT2 — Projet de modèle de génération d'images autoregressif open source

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

DeepEP — DeepEP est une bibliothèque de communication efficace pour les modèles Mixture-of-Experts et la communication parallèle d'experts.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview est le dernier né de la série Qwen, basé sur Qwen2.5-Max. Il offre des capacités de raisonnement et d'applications multi-domaines puissantes.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet est le dernier modèle intelligent d'Anthropic, offrant des réponses rapides et un raisonnement approfondi.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

BioEmu — BioEmu est un modèle d'apprentissage profond génératif conçu pour simuler de manière évolutive les ensembles canoniques de protéines.

FlashVideo — FlashVideo est un modèle de génération vidéo haute résolution et performant, axé sur la fluidité des détails et la fidélité.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

Projet DeepSeek — Un projet multifonctionnel intégrant l'API DeepSeek, incluant un chatbot intelligent, un traitement de fichiers et le déploiement de modèles.

InspireMusic — Boîte à outils de génération de musique, de chansons et d'audio basée sur PyTorch, prenant en charge la génération audio haute fidélité.

Lumina-Video — Lumina-Video est un projet initial de génération vidéo, prenant en charge la génération de vidéo à partir de texte.

Brain2Qwerty — Une technologie d'interface cerveau-ordinateur non invasive qui décode l'activité cérébrale via l'électroencéphalographie (EEG) ou la magnétoencéphalographie (MEG) pour permettre la saisie de texte.

VisoMaster — Logiciel puissant de remplacement et d'édition vidéo, utilisant l'IA pour un rendu naturel.

MNN — MNN est un moteur d'inférence léger et haute performance open source d'Alibaba, prenant en charge plusieurs formats de modèles courants.