圧縮するAI モデル。どこでもデプロイ。
DistillationQuantizationPruningLoRA
Condenseは大規模モデルを小さくデプロイ可能なネットワークに自動的に圧縮します。
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大規模モデル。
より大きな問題。
今日のニューラルネットワークは大きすぎ、遅すぎ、コストが高すぎます。
500ms以上の遅延
レイテンシ
モデルの応答に時間がかかりすぎる
月額1万ドル以上
コスト
GPU推論の請求額が急増
10GB以上のメモリ
ハードウェア
エッジデバイスにデプロイできない
蒸留をサービスとして
モデルをアップロード。目標を選択。蒸留されたデプロイ可能なバージョンを取得——自動的に。
エクスポート形式
TorchScript
ONNX
TFLite
CoreML
TensorRT
01
モデルをアップロード
モデルまたはHugging Faceリンクを提供
02
目標を選択
ターゲットサイズ、レイテンシ、またはハードウェアを選択
03
蒸留を実行
自動化された蒸留、プルーニング、量子化
04
モデルをダウンロード
お好みの形式で最適化されたモデルを取得
Incoming
30秒で価値を実現
インストール、圧縮、デプロイ。それだけです。
1
SDKをインストール2
クライアントを初期化3
圧縮ジョブを開始4
結果をダウンロード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")
プロダクション向けに構築
エンタープライズグレードの圧縮をサービスのシンプルさで。
カスタム圧縮パイプライン
プルーニング、量子化、蒸留戦略を特定のニーズに合わせて調整。
Prune
Quantize
Distill
自動ベンチマーク
圧縮されたすべてのモデルのリアルタイム精度、レイテンシ、スループットメトリクス。
Size
Latency
Accuracy
Cost
ホステッドモデルモニタリング
1つのダッシュボードで精度とパフォーマンスを監視。ドリフトと劣化を追跡。
CLI + SDKインターフェース
IncomingCI/CDに蒸留を統合。プログラマティックアクセス用のPython SDK。
$ condense compress model.pt
量子化モジュール
INT8、INT4、混合精度量子化で精度損失を最小限に抑制。
INT8INT4FP16
GPU高速化ジョブ
オンデマンドGPUクラスターで蒸留ワークロードをスケール。高速な反復サイクル。
A100H100T4
前進の道
ニューラルネットワーク圧縮の未来を構築。
2026年第1四半期
現在
- 知識蒸留
- Hugging Face統合
- マルチフォーマットエクスポート
- リアルタイムジョブ監視
2026年第2四半期
進行中
- ポストトレーニング量子化
- 構造化プルーニング
- Python SDK & CLI
- ビジュアルパイプラインビルダー
2026年第3四半期
計画済み
- LoRA圧縮
- マルチティーチャー蒸留
- 量子化対応トレーニング
- エッジデバイス最適化
2026年第4四半期
ビジョン
- マルチモーダル圧縮
- ニューラルアーキテクチャサーチ
- 分散トレーニング
- オンプレミス展開
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