Pruna AI揭開開源AI模型優化框架
Pruna AI是一家致力於為AI模型開發壓縮算法的歐洲初創公司,將於本週四發布其優化框架作為開源。該公司一直在研究一個框架,該框架結合了各種效率技術,例如緩存,修剪,量化和蒸餾,以增強AI模型性能。
Pruna AI的聯合創始人兼首席技術官John Rachwan向TechCrunch解釋說,他們的框架不僅應用了這些方法,而且還標準化了節省,加載和評估壓縮模型的過程。這使用戶可以評估通過壓縮實現的任何潛在質量損失和績效提高。
Rachwan將Pruna AI的角色比作擁抱面孔,這標準化了變壓器和擴散器的使用。他說:“我們正在做同樣的事情,但出於效率方法。”他強調瞭如何應用和管理這些方法的標準化。
主要的AI實驗室已經採用了類似的壓縮技術。例如,OpenAI已使用蒸餾來開發其模型的更快版本,例如GPT-4 Turbo。同樣,黑森林實驗室創造了助焊劑。 1-Schnell,這是其磁通的蒸餾版。 1型號。蒸餾涉及一種“教師”方法,其中使用較大的模型的輸出來訓練更小,更有效的模型。
Rachwan指出,儘管大公司經常在內部開發這些工具,但開源社區通常專注於單一方法。他說:“但是您找不到將所有這些工具匯總到所有這些工具,使它們都易於使用並結合在一起。”他強調了Pruna AI的獨特價值主張。

從左到右:Rayan Nait Mazi,Bertrand Charpentier,John Rachwan,StephanGünnemannimanmage學分:Pruna AI 儘管Pruna AI的框架支持廣泛的模型,包括大型語言模型,擴散模型,語音到文本模型和計算機視覺模型,但該公司目前正在關注圖像和視頻生成模型。 Pruna AI的現有用戶包括方案和光房。
除開源版本外,Pruna AI還提供具有高級優化功能的企業版,包括即將推出的壓縮代理。 Rachwan將該代理描述為一種工具,該工具會根據用戶指定的性能和準確性要求自動找到模型的最佳壓縮組合。
Pruna AI的Pro版本按小時計費,類似於在AWS等雲服務上租用GPU。通過優化模型,用戶可以顯著降低推理成本。例如,Pruna AI設法將美洲駝模型壓縮為八分之一的原始尺寸,質量損失最小,這表明了潛在的成本節省。
該公司最近從eqt Ventures,Daphni,Motier Ventures和Kima Ventures等投資者那裡獲得了650萬美元的種子資金。 Pruna AI將其壓縮框架視為一種戰略投資,可以通過降低運營成本來支付自己的費用。
相關文章
AI驅動的摘要:YouTube視頻摘要完整指南
在當今快節奏的世界中,快速處理和理解資訊的能力比以往任何時候都更重要。YouTube擁有無數的視頻,是知識的寶庫,但誰有時間從頭到尾觀看每個視頻?本指南將展示如何使用AI工具來摘要YouTube視頻,幫助您節省時間並提高生產力。通過使用AI驅動的摘要工具,您可以迅速掌握視頻的要點,幫助您決定是否值得深入觀看或繼續下一個視頻。讓我們來探索這些AI工具如何改變您的學習方式並保持最新資訊。關鍵要點AI驅
AI革新醫療超聲波於即時評估
人工智能正在改變醫療領域,超聲波技術也隨之進步。本文探討AI如何轉變即時超聲波(POCUS)評估,使其更易用、高效且精準。從優化圖像獲取到提升解讀精確度,AI將革新超聲波,為各種環境帶來更好的患者照護。重點AI簡化超聲波圖像獲取,使非專家也能輕鬆拍攝診斷品質圖像。機器學習提升超聲波圖像解讀,幫助更精準地辨識和測量病理。因AI,即時超聲波(POCUS)更易普及,可能提升資源匱乏地區的醫療水平。AI有
機器學習速查表:人工智能快速參考指南
在技術快速變化的世界中,人工智能與雲計算推動創新,保持更新與準備至關重要。無論是與同事討論策略、製作教育內容,還是準備面試,快速獲取關鍵資訊都能產生重大影響。這正是機器學習速查表的作用所在。它們不是用來走捷徑,而是幫助喚醒記憶、複習基本概念,確保你準備好應對人工智能領域的複雜性。重點速查表是人工智能與數據科學專業人士的重要工具。它們提供快速複習基本概念的方法。如Aqeel Anwar的速查表對面試
評論 (30)
0/200
NicholasLewis
2025-04-11 08:00:00
Pruna AI's open-source framework sounds promising, but it's a bit too technical for me. I appreciate the effort to make AI more efficient, but I wish there was a simpler way to use it. Maybe they'll add a user-friendly interface in the future. Still, it's cool they're sharing it for free!
0
PeterMartinez
2025-04-11 08:00:00
El marco de código abierto de Pruna AI suena prometedor, pero es un poco demasiado técnico para mí. Aprecio el esfuerzo por hacer que la IA sea más eficiente, pero desearía que hubiera una forma más sencilla de usarlo. Tal vez en el futuro agreguen una interfaz más amigable para el usuario. Aún así, es genial que lo compartan gratis!
0
BenBrown
2025-04-11 08:00:00
Pruna AIのオープンソースフレームワークは有望に聞こえますが、私には少し技術的すぎます。AIをより効率的にする努力は評価しますが、もっと簡単に使える方法があればいいのにと思います。将来、ユーザーフレンドリーなインターフェースが追加されるかもしれません。それでも、無料で共有してくれるのは素晴らしいですね!
0
DouglasMartínez
2025-04-11 08:00:00
Das Open-Source-Framework von Pruna AI klingt vielversprechend, aber es ist ein bisschen zu technisch für mich. Ich schätze den Aufwand, die KI effizienter zu machen, aber ich wünschte, es gäbe eine einfachere Möglichkeit, es zu nutzen. Vielleicht fügen sie in Zukunft eine benutzerfreundlichere Oberfläche hinzu. Trotzdem ist es cool, dass sie es kostenlos teilen!
0
DanielWalker
2025-04-11 08:00:00
Le cadre open-source de Pruna AI semble prometteur, mais c'est un peu trop technique pour moi. J'apprécie l'effort pour rendre l'IA plus efficace, mais j'aimerais qu'il y ait une manière plus simple de l'utiliser. Peut-être qu'ils ajouteront une interface plus conviviale à l'avenir. C'est quand même cool qu'ils le partagent gratuitement !
0
TimothyGonzález
2025-04-13 08:00:00
Pruna AI's open-source framework sounds promising, but I'm not sure how to use it yet. The idea of optimizing AI models with caching, pruning, and quantization is cool, but it's a bit over my head. Hopefully, they'll release some tutorials soon!
0
Pruna AI是一家致力於為AI模型開發壓縮算法的歐洲初創公司,將於本週四發布其優化框架作為開源。該公司一直在研究一個框架,該框架結合了各種效率技術,例如緩存,修剪,量化和蒸餾,以增強AI模型性能。
Pruna AI的聯合創始人兼首席技術官John Rachwan向TechCrunch解釋說,他們的框架不僅應用了這些方法,而且還標準化了節省,加載和評估壓縮模型的過程。這使用戶可以評估通過壓縮實現的任何潛在質量損失和績效提高。
Rachwan將Pruna AI的角色比作擁抱面孔,這標準化了變壓器和擴散器的使用。他說:“我們正在做同樣的事情,但出於效率方法。”他強調瞭如何應用和管理這些方法的標準化。
主要的AI實驗室已經採用了類似的壓縮技術。例如,OpenAI已使用蒸餾來開發其模型的更快版本,例如GPT-4 Turbo。同樣,黑森林實驗室創造了助焊劑。 1-Schnell,這是其磁通的蒸餾版。 1型號。蒸餾涉及一種“教師”方法,其中使用較大的模型的輸出來訓練更小,更有效的模型。
Rachwan指出,儘管大公司經常在內部開發這些工具,但開源社區通常專注於單一方法。他說:“但是您找不到將所有這些工具匯總到所有這些工具,使它們都易於使用並結合在一起。”他強調了Pruna AI的獨特價值主張。
除開源版本外,Pruna AI還提供具有高級優化功能的企業版,包括即將推出的壓縮代理。 Rachwan將該代理描述為一種工具,該工具會根據用戶指定的性能和準確性要求自動找到模型的最佳壓縮組合。
Pruna AI的Pro版本按小時計費,類似於在AWS等雲服務上租用GPU。通過優化模型,用戶可以顯著降低推理成本。例如,Pruna AI設法將美洲駝模型壓縮為八分之一的原始尺寸,質量損失最小,這表明了潛在的成本節省。
該公司最近從eqt Ventures,Daphni,Motier Ventures和Kima Ventures等投資者那裡獲得了650萬美元的種子資金。 Pruna AI將其壓縮框架視為一種戰略投資,可以通過降低運營成本來支付自己的費用。




Pruna AI's open-source framework sounds promising, but it's a bit too technical for me. I appreciate the effort to make AI more efficient, but I wish there was a simpler way to use it. Maybe they'll add a user-friendly interface in the future. Still, it's cool they're sharing it for free!




El marco de código abierto de Pruna AI suena prometedor, pero es un poco demasiado técnico para mí. Aprecio el esfuerzo por hacer que la IA sea más eficiente, pero desearía que hubiera una forma más sencilla de usarlo. Tal vez en el futuro agreguen una interfaz más amigable para el usuario. Aún así, es genial que lo compartan gratis!




Pruna AIのオープンソースフレームワークは有望に聞こえますが、私には少し技術的すぎます。AIをより効率的にする努力は評価しますが、もっと簡単に使える方法があればいいのにと思います。将来、ユーザーフレンドリーなインターフェースが追加されるかもしれません。それでも、無料で共有してくれるのは素晴らしいですね!




Das Open-Source-Framework von Pruna AI klingt vielversprechend, aber es ist ein bisschen zu technisch für mich. Ich schätze den Aufwand, die KI effizienter zu machen, aber ich wünschte, es gäbe eine einfachere Möglichkeit, es zu nutzen. Vielleicht fügen sie in Zukunft eine benutzerfreundlichere Oberfläche hinzu. Trotzdem ist es cool, dass sie es kostenlos teilen!




Le cadre open-source de Pruna AI semble prometteur, mais c'est un peu trop technique pour moi. J'apprécie l'effort pour rendre l'IA plus efficace, mais j'aimerais qu'il y ait une manière plus simple de l'utiliser. Peut-être qu'ils ajouteront une interface plus conviviale à l'avenir. C'est quand même cool qu'ils le partagent gratuitement !




Pruna AI's open-source framework sounds promising, but I'm not sure how to use it yet. The idea of optimizing AI models with caching, pruning, and quantization is cool, but it's a bit over my head. Hopefully, they'll release some tutorials soon!












