压缩LLM 模型。随处部署。
DistillationQuantizationPruningLoRA
Condense自动将大型模型压缩为小型、可部署的网络。
开始使用滚动
大型模型。
更大的问题。
当今的神经网络过大、过慢、成本过高。
延迟超过500毫秒
延迟
模型响应时间过长
每月超过1万美元
成本
GPU推理账单飙升
内存超过10GB
硬件
无法部署到边缘设备
蒸馏即服务
上传您的模型。选择您的目标。获得蒸馏、可部署的版本——自动完成。
导出格式
TorchScript
ONNX
TFLite
CoreML
TensorRT
01
上传模型
提供您的模型或Hugging Face链接
02
选择目标
选择目标大小、延迟或硬件
03
运行蒸馏
自动化蒸馏、剪枝和量化
04
下载模型
获取您格式的优化模型
Incoming
30秒创造价值
安装、压缩、部署。就这么简单。
1
安装SDK2
初始化客户端3
启动压缩任务4
下载结果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")
为生产而构建
企业级压缩，服务级简便。
定制压缩管道
根据您的特定需求定制剪枝、量化和蒸馏策略。
Prune
Quantize
Distill
自动基准测试
每个压缩模型的实时准确度、延迟和吞吐量指标。
Size
Latency
Accuracy
Cost
托管模型监控
在一个仪表板中监控准确性和性能。跟踪漂移和退化。
CLI + SDK接口
Incoming将蒸馏集成到您的CI/CD中。Python SDK用于编程访问。
$ condense compress model.pt
量化模块
INT8、INT4和混合精度量化，准确度损失最小。
INT8INT4FP16
GPU加速任务
通过按需GPU集群扩展蒸馏工作负载。快速迭代周期。
A100H100T4
前进之路
构建神经网络压缩的未来。
2026年第一季度
当前
- 知识蒸馏
- Hugging Face 集成
- 多格式导出
- 实时任务监控
2026年第二季度
进行中
- 训练后量化
- 结构化剪枝
- Python SDK 与 CLI
- 可视化管道构建器
2026年第三季度
已规划
- LoRA 压缩
- 多教师蒸馏
- 量化感知训练
- 边缘设备优化
2026年第四季度
愿景
- 多模态压缩
- 神经架构搜索
- 分布式训练
- 本地化部署
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