Condense

Komprimieren SieKI- Modelle.
Überall Bereitstellen.

DistillationQuantizationPruningLoRA

Condense komprimiert große Modelle zu kleinen, einsetzbaren Netzwerken — automatisch.

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Große Modelle.
Größere Probleme.

Die heutigen neuronalen Netzwerke sind zu groß, zu langsam, zu teuer.

Verzögerungen von +500ms

Latenz

Modelle brauchen zu lange zum Antworten

+10.000$ monatlich

Kosten

GPU-Inferenz-Rechnungen explodieren

Speicher von +10GB

Hardware

Kann nicht auf Edge-Geräten bereitgestellt werden

Destillation als Service

Laden Sie Ihr Modell hoch. Wählen Sie Ihr Ziel. Erhalten Sie eine destillierte, einsatzbereite Version — automatisch.

Exportformate

TorchScript
ONNX
TFLite
CoreML
TensorRT
01

Modell Hochladen

Stellen Sie Ihr Modell oder Hugging Face Link bereit

02

Ziel Wählen

Wählen Sie Zielgröße, Latenz oder Hardware

03

Destillation Läuft

Automatisierte Destillation, Pruning und Quantisierung

04

Modell Herunterladen

Erhalten Sie optimiertes Modell in Ihrem Format

Incoming

30 Sekunden zum Mehrwert

Installieren, komprimieren, bereitstellen. So einfach ist das.

1
SDK installieren
2
Client initialisieren
3
Kompression starten
4
Ergebnis herunterladen
main.py
1from condense import Condense
2 
3client = Condense(api_key="...")
4 
5# Start compression job
6job = client.compress(
7 model="meta-llama/Llama-3-8b",
8 target_size="800M",
9 strategy="distillation"
10)
11 
12# Download result
13job.wait_until_done()
14job.download("./model")

Für die Produktion Gebaut

Kompression auf Unternehmensniveau mit der Einfachheit eines Service.

Benutzerdefinierte Kompressions-Pipelines

Passen Sie Pruning-, Quantisierungs- und Destillationsstrategien an Ihre spezifischen Bedürfnisse an.

Prune
Quantize
Distill

Automatisches Benchmarking

Echtzeit-Metriken für Genauigkeit, Latenz und Durchsatz für jedes komprimierte Modell.

Size
Latency
Accuracy
Cost

Gehostetes Modell-Monitoring

Überwachen Sie Genauigkeit und Leistung in einem Dashboard. Verfolgen Sie Drift und Degradation.

CLI + SDK-Schnittstelle

Incoming

Integrieren Sie Destillation in Ihre CI/CD. Python SDK für programmatischen Zugriff.

$ condense compress model.pt

Quantisierungsmodule

INT8-, INT4- und gemischte Präzisions-Quantisierung mit minimalem Genauigkeitsverlust.

INT8INT4FP16

GPU-Beschleunigte Jobs

Skalieren Sie Destillationsworkloads mit On-Demand GPU-Clustern. Schnelle Iterationszyklen.

A100H100T4

Einfache, Transparente Preise

Wählen Sie den Plan, der zu Ihren Kompressionsbedürfnissen passt.

Starter

-$
pro Monat

Für kleine Teams und Startups in der Frühphase

  • 10 Kompressions-Jobs/Monat (pro Durchlauf)
  • Zusätzliche Jobs: 20$/Durchlauf
  • Standard-Destillations-Pipeline
  • Basis-Benchmarking
  • Community-Support
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Am Beliebtesten

Professional

-$
pro Monat

Für wachsende Teams mit Produktionsworkloads

  • 50 Kompressions-Jobs/Monat (pro Durchlauf)
  • Zusätzliche Jobs: 15$/Durchlauf
  • Benutzerdefinierte Kompressions-Pipelines
  • Erweitertes Benchmarking & Monitoring
  • Prioritäts-Support
  • CLI + Python SDKIncoming
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Enterprise

Individuell
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Für Organisationen im großen Maßstab

  • Unbegrenzte Kompressions-Jobs
  • Dedizierte Infrastruktur
  • Benutzerdefinierte Modellarchitekturen
  • SLA & dedizierter Support
  • On-Premise-Bereitstellung
  • Erweiterte Sicherheit & Compliance
Vertrieb Kontaktieren

Der Weg Nach Vorne

Die Zukunft der neuronalen Netzwerkkompression aufbauen.

Q1 2026
Aktuell
  • Wissensdestillation
  • HuggingFace-Integration
  • Multi-Format-Export
  • Echtzeit-Job-Überwachung
Q2 2026
In Arbeit
  • Post-Training-Quantisierung
  • Strukturiertes Pruning
  • Python SDK & CLI
  • Visueller Pipeline-Builder
Q3 2026
Geplant
  • LoRA-Kompression
  • Multi-Teacher-Destillation
  • Quantisierungs-bewusstes Training
  • Edge-Device-Optimierung
Q4 2026
Vision
  • Multi-modale Kompression
  • Neural Architecture Search
  • Verteiltes Training
  • On-Premise-Bereitstellung

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