Pruna
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Pruna
紹介 :
Prunaは開発者向けに設計されたモデル最適化フレームワークであり、量子化、剪定、コンパイルなどのさまざまな圧縮アルゴリズムを通じて、機械学習モデルの推論を高速化し、サイズを縮小し、計算コストを削減します。LLM、ビジョン変換器など、さまざまなモデルタイプに適用でき、Linux、MacOS、Windowsなど複数のプラットフォームをサポートしています。Prunaは、より高度な最適化機能と優先サポートを提供するエンタープライズ版Pruna Proも提供しており、ユーザーが実際のアプリケーションで効率を向上させることができます。
ターゲットユーザー :
「Prunaは、効率的なモデルを迅速に最適化して提供する必要がある、機械学習開発者、データサイエンティスト、AI研究者向けです。Prunaを使用すると、特に大規模データの処理やリソースの限られた環境への展開が必要な場合に、モデルの推論速度を向上させ、リソース消費を削減することができます。」
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最も高い割合の地域: US(19.34%)
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使用シナリオ
Stable Diffusionを使用して画像を生成する際に、Prunaを使用してモデルを最適化し、推論時間を短縮します。
大規模音声認識モデルを量子化および剪定して、メモリ使用量を削減します。
実際のアプリケーションでPruna Proの高度な機能を使用して、カスタムモデルの最適化を行います。
製品特徴
LLMやビジョン変換器など、さまざまなモデルタイプの最適化をサポートします。
量子化、剪定、キャッシュなどの複数の圧縮アルゴリズムを統合し、モデルのパフォーマンスを向上させます。
シンプルで使いやすいAPIを提供しており、ユーザーは数行のコードでモデルを最適化できます。
Pruna Proを使用して、より高度な機能とテクニカルサポートを入手できます。
製品のパフォーマンスを向上させるために、非個人を特定できる情報のテレメトリデータを収集できます。
最適化後のモデルのパフォーマンスをテストするための評価インターフェースを備えています。
GPUアクセラレーションをサポートし、計算効率を向上させます。
詳細なドキュメントとコミュニティサポートを提供し、ユーザーが簡単に使い始め、問題を解決できるようにします。
使用チュートリアル
Python 3.9以降をインストールしてください。
pipを使用してPrunaをインストールするか、ソースコードをクローンしてインストールします。
Stable Diffusionなどの事前学習済みモデルを読み込みます。
Prunaのsmash関数を使用してモデルを最適化し、最適化パラメータを設定します。
評価インターフェースを使用して、最適化後のモデルのパフォーマンスをテストします。
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