Quanto de VRAM

Projeto de código aberto para estimar a VRAM necessária para o treinamento ou inferência de modelos.

Produto ComumProgramaçãoEstimação de VRAMAprendizado Profundo

Quanto de VRAM é um projeto de código aberto que visa auxiliar os usuários a estimar a quantidade de memória de vídeo (VRAM) necessária para o treinamento ou inferência de seus modelos. Com este projeto, os usuários podem determinar a configuração de hardware necessária sem precisar testar diversas opções. Este projeto é crucial para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham com treinamento de modelos de aprendizado profundo, pois reduz o custo de tentativa e erro na escolha do hardware, aumentando a eficiência. O projeto utiliza a licença MPL-2.0 e é disponibilizado gratuitamente.

Best AI Websites & Tools

Quanto de VRAM

Quanto de VRAM Situação do Tráfego Mais Recente

Quanto de VRAM Tendência de Visitas

Quanto de VRAM Distribuição Geográfica das Visitas

Quanto de VRAM Fontes de Tráfego

Quanto de VRAM Alternativas

Quanto de VRAM — Projeto de código aberto para estimar a VRAM necessária para o treinamento ou inferência de modelos.

BooW-VTON — Repositório de código para treinamento de modelos que aprimoram os efeitos de prova virtual ao ar livre.

QA-MDT — Modelo de geração de música de código aberto

Open-MAGVIT2 — Projeto de modelo de geração de imagens autoregressivo de código aberto

ChatTTS — Um projeto de código aberto para conversão de texto em fala.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

Lumina-Video — Lumina-Video é um projeto experimental de geração de vídeo, com suporte à geração de vídeo a partir de texto.

Brain2Qwerty — Uma tecnologia de interface cérebro-computador (ICC) não invasiva que decodifica a atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG) ou magnetoencefalografia (MEG) para entrada de texto.

VisoMaster — Software poderoso de substituição e edição de vídeo, utilizando tecnologia de IA para resultados naturais.

MNN — MNN é um mecanismo de inferência leve e de alto desempenho, de código aberto da Alibaba, que suporta vários formatos de modelo principais.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.