Training and inference cost to reproduce
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Review the README's inference-memory statement and the details in issue #4. Document the training and distillation GPU count and duration, along with the maximum frame rate or frame count supported by a 24GB GPU. Done means the README or related documentation answers these reproducibility questions.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi authors, thanks for your impressive work and contribution.
I would like to ask about the training cost of the method. Could you please provide the GPU requirement to train and distill the model using your method, including how many GPUs were used for how much time?
Also, I observed that you stated a GPU of >24GB memory is sufficient for inference in the README, while in this issue you mentioned 80GB is required to generate 65 frames. May I ask about the the max frame rate or frame number for a 24GB GPU?
Thank you in advance for your help.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 256
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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