Condense
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Compressezdes LLM.
Déployez Partout.

DistillationQuantizationPruningLoRA

Condense compresse les grands modèles en petits réseaux déployables automatiquement.

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Grands Modèles.
Plus Gros Problèmes.

Les réseaux de neurones d'aujourd'hui sont trop grands, trop lents, trop coûteux.

Délais de +500ms

Latence

Les modèles mettent trop de temps à répondre

+10k$ mensuel

Coût

Les factures d'inférence GPU explosent

Mémoire de +10Go

Matériel

Impossible à déployer sur les appareils edge

Distillation en tant que Service

Téléchargez votre modèle. Choisissez votre objectif. Obtenez une version distillée et déployable — automatiquement.

Formats d'Exportation

TorchScript
ONNX
TFLite
CoreML
TensorRT
01

Télécharger le Modèle

Fournissez votre modèle ou lien Hugging Face

02

Choisir l'Objectif

Sélectionnez la taille cible, la latence ou le matériel

03

Exécution de la Distillation

Distillation, élagage et quantification automatisés

04

Récupérer le Modèle

Obtenez le modèle optimisé dans votre format

Incoming

Opérationnel en 30 Secondes

Installer, compresser, déployer. C'est aussi simple que ça.

1
Installer SDK
2
Initialiser le Client
3
Démarrer la Compression
4
Télécharger le Résultat
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")

Conçu pour la Production

Compression de niveau entreprise avec la simplicité d'un service.

Pipelines de Compression Personnalisés

Adaptez les stratégies d'élagage, quantification et distillation à vos besoins spécifiques.

Benchmarking Automatique

Métriques en temps réel de précision, latence et débit pour chaque modèle compressé.

SizeLatencyAccuracyCost

Surveillance de Modèles Hébergés

Surveillez la précision et les performances dans un seul tableau de bord. Suivez la dérive et la dégradation.

Loss
Accuracy

Interface CLI + SDK

Incoming

Intégrez la distillation dans votre CI/CD. SDK Python pour accès programmatique.

terminal$condense --model bert-base --int8 --pruning◉ Distilling...████████░░ 78%○ Pruning — waiting○ Quantize INT8 — waiting

Modules de Quantification

Quantification INT8, INT4 et à précision mixte avec perte minimale de précision.

Infrastructure GPU à la Demande

Faites évoluer les charges de travail de distillation avec des clusters GPU à la demande. Cycles d'itération rapides.

Tarification Simple et Transparente

Achetez des tokens, lancez des compressions. 1 token = 1 heure de calcul.

1 token = 1 heure de compression · 7$/token prix de base

Builder

-8%
96,60$
6,44$ / token
15tokens
H100-1-80G

Idéal pour les développeurs solo et les expériences à petite échelle.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 15 tokens de compression
  • Tous les types de compression
  • Intégration HuggingFace
Le Plus Populaire

Studio

-15%
238$
5,95$ / token
40tokens
H100-1-80G

Pour les équipes qui font de la compression régulière en production.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 40 tokens de compression
  • Tous les types de compression
  • Intégration HuggingFace
  • Support prioritaire

Scale

-22%
546$
5,46$ / token
100tokens
H100-1-80G

Compression à grand volume pour les équipes entreprise et recherche.

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 100 tokens de compression
  • Tous les types de compression
  • Intégration HuggingFace
  • Support prioritaire
  • Benchmarking avancé

Les tokens n'expirent jamais · Remboursés en cas d'échec du job

Notre Roadmap

Construire l'avenir de la compression de réseaux de neurones.

T1 2026
Actuel
  • Distillation de Connaissances
  • Intégration Hugging Face
  • Export Multi-format
  • Surveillance des Tâches en Temps Réel
T2 2026
En Cours
  • Quantification Post-Entraînement
  • Élagage Structuré
  • SDK et CLI Python
  • Constructeur de Pipeline Visuel
T3 2026
Planifié
  • Compression LoRA
  • Distillation Multi-Enseignants
  • Entraînement Conscient de la Quantification
  • Optimisation des Appareils Edge
T4 2026
Vision
  • Compression Multi-Modale
  • Recherche d'Architecture Neuronale
  • Entraînement Distribué
  • Déploiement On-Premise

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