Condense

Compressezles Modèles 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, latence ou matériel

03

Exécution de la Distillation

Distillation, élagage et quantification automatisés

04

Télécharger le Modèle

Obtenez le modèle optimisé dans votre format

Incoming

30 Secondes pour Créer de la Valeur

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

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.

Prune
Quantize
Distill

Évaluation Automatique

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

Size
Latency
Accuracy
Cost

Surveillance de Modèles Hébergés

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

Interface CLI + SDK

Incoming

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

$ condense compress model.pt

Modules de Quantification

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

INT8INT4FP16

Tâches Accélérées par GPU

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

A100H100T4

Tarification Simple et Transparente

Choisissez le plan qui correspond à vos besoins de compression.

Démarrage

-$
par mois

Pour les petites équipes et startups en phase initiale

  • 10 tâches de compression/mois (par exécution)
  • Tâches supplémentaires : 20$/exécution
  • Pipeline de distillation standard
  • Évaluation de base
  • Support communautaire
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Le Plus Populaire

Professionnel

-$
par mois

Pour les équipes en croissance avec charges de production

  • 50 tâches de compression/mois (par exécution)
  • Tâches supplémentaires : 15$/exécution
  • Pipelines de compression personnalisés
  • Évaluation et surveillance avancées
  • Support prioritaire
  • CLI + SDK PythonIncoming
Commencer

Entreprise

Sur demande
nous contacter

Pour les organisations à grande échelle

  • Tâches de compression illimitées
  • Infrastructure dédiée
  • Architectures de modèles personnalisées
  • SLA et support dédié
  • Déploiement sur site
  • Sécurité et conformité avancées
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La Voie à Suivre

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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