Pruna AI揭开开源AI模型优化框架
Pruna AI,一家专注于开发AI模型压缩算法的欧洲初创公司,将于本周四发布其开源优化框架。该公司一直在开发一个整合多种效率技术的框架,包括缓存、剪枝、量化和蒸馏,以提升AI模型的性能。
Pruna AI的联合创始人兼首席技术官John Rachwan在接受TechCrunch采访时表示,他们的框架不仅应用了这些方法,还标准化了保存、加载和评估压缩模型的过程。这使用户能够评估压缩带来的任何潜在质量损失以及性能提升。
Rachwan将Pruna AI的角色比作Hugging Face,后者标准化了变换器和扩散器的使用。“我们也在做同样的事情,但针对的是效率方法,”他说道,强调了对这些方法应用和管理的标准化。
主要AI实验室已采用类似的压缩技术。例如,OpenAI使用蒸馏技术开发了更快的模型版本,如GPT-4 Turbo。同样,Black Forest Labs创建了Flux.1-schnell,这是其Flux.1模型的蒸馏版本。蒸馏涉及一种“教师-学生”方法,即使用较大模型的输出训练一个更小、更高效的模型。
Rachwan指出,虽然大公司通常在内部开发这些工具,但开源社区通常专注于单一方法。“但你找不到一个工具能整合所有这些方法,使它们易于使用和组合,”他表示,强调了Pruna AI的独特价值主张。

从左到右:Rayan Nait Mazi、Bertrand Charpentier、John Rachwan、Stephan Günnemann 图片来源:Pruna AI 尽管Pruna AI的框架支持多种模型,包括大型语言模型、扩散模型、语音转文本模型和计算机视觉模型,但该公司目前专注于图像和视频生成模型。Pruna AI的现有用户包括Scenario和PhotoRoom。除了开源版本,Pruna AI还提供具有高级优化功能的企业版,包括即将推出的压缩代理。Rachwan将该代理描述为一种工具,可根据用户指定的性能和准确性要求自动为模型找到最佳压缩组合。
Pruna AI的专业版按小时计费,类似于在AWS等云服务上租用GPU。通过优化模型,用户可以显著降低推理成本。例如,Pruna AI成功将一个Llama模型压缩到其原始大小的八分之一,同时质量损失极小,展示了潜在的成本节约。
该公司最近从EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures和Kima Ventures等投资者那里获得了650万美元的种子轮融资。Pruna AI将其压缩框架视为一项战略投资,通过降低运营成本可以实现自我回报。
相关文章
维德的旅程:从《星球大战》中的悲剧到救赎
达斯·维德,恐惧与暴政的象征,是电影中最具标志性的反派之一。然而,在面具之下隐藏着悲剧、失去和最终救赎的故事。本文探讨了安纳金·天行者转变为达斯·维德的过程,分析了《星球大战》系列中定义他道路的关键时刻、情感和选择。关键要点安纳金·天行者的早年和绝地训练受到情感挣扎和深厚依恋的塑造。他对失去亲人的恐惧和对控制的渴望使他落入帕尔帕廷皇帝的掌控。穆斯塔法之战给他留下了严重的身体和情感创伤,确立了他作为
前OpenAI工程师分享公司文化与快速增长的见解
三周前,为OpenAI关键产品做出贡献的工程师Calvin French-Owen离开公司。他最近发表了一篇引人入胜的博客,详细描述了在OpenAI的一年,包括开发Codex的紧张努力,Codex是一个与Cursor和Anthropic的Claude Code竞争的编码代理。French-Owen澄清,他的离开并非因内部冲突,而是源于回归创业生活的愿望。他之前共同创立了Segment,一家2020
AI驱动的翻译提升全球商业沟通
在当今相互联系的世界中,无缝的跨语言沟通对成功至关重要。DeepL 领跑行业,利用尖端人工智能技术为全球企业优化多语言互动。从即时文本翻译到高级语音解决方案,DeepL 改变了企业与全球客户、合作伙伴和团队的互动方式。关键亮点DeepL 利用 AI 优化跨语言商业沟通。其 AI 优先考虑翻译的精确性、质量和安全性。DeepL 支持文本和语音翻译,提升国际运营效率。DeepL 的全球覆盖现已扩展至
评论 (30)
0/200
PaulRoberts
2025-04-25 12:04:39
O framework de código aberto da Pruna AI é uma bênção para nós entusiastas de AI DIY! É como ter uma faca suíça para otimizar modelos. Consegui reduzir meus modelos sem perder muita precisão, o que é incrível. O único problema? A documentação poderia ser mais detalhada. Ainda assim, mal posso esperar para ver o que mais eles vão lançar! 🚀
0
DouglasMitchell
2025-04-25 01:25:23
El marco de código abierto de Pruna AI es un regalo para nosotros los entusiastas del AI DIY. ¡Es como tener un cuchillo suizo para optimizar modelos! He podido reducir mis modelos sin perder mucha precisión, lo cual es genial. El único inconveniente es que la documentación podría ser más completa. ¡Aun así, no puedo esperar a ver qué más sacan! 🚀
0
WillieMartinez
2025-04-20 09:20:47
Pruna AI's open-source framework sounds promising, but the setup was a bit of a headache. Once I got it running, the optimization really sped up my models. Just wish the documentation was clearer. Still, it's a solid tool for anyone looking to optimize AI models! 🤓
0
JamesLopez
2025-04-19 06:46:00
Pruna AI's open-source framework is a godsend for us DIY AI enthusiasts! It's like having a Swiss Army knife for optimizing models. I've been able to shrink my models without losing much accuracy, which is just awesome. The only hiccup? The documentation could use a bit more love. Still, can't wait to see what else they roll out! 🚀
0
CharlesNelson
2025-04-19 03:07:22
Pruna AI's open-source framework sounds promising, but I'm not a tech whiz, so I'm a bit lost. The idea of optimizing AI models is cool, but I wish they had more user-friendly tutorials. Maybe they'll release something simpler soon? 🤔🧠
0
JerryMoore
2025-04-17 17:56:48
Pruna AI의 오픈소스 프레임워크는 promising하지만, 기술에 밝지 않아서 좀 헷갈려. AI 모델 최적화는 흥미로운데, 좀 더 사용자 친화적인 튜토리얼이 있었으면 좋겠어. 곧 더 간단한 걸 내놓을까? 🤔🧠
0
Pruna AI,一家专注于开发AI模型压缩算法的欧洲初创公司,将于本周四发布其开源优化框架。该公司一直在开发一个整合多种效率技术的框架,包括缓存、剪枝、量化和蒸馏,以提升AI模型的性能。
Pruna AI的联合创始人兼首席技术官John Rachwan在接受TechCrunch采访时表示,他们的框架不仅应用了这些方法,还标准化了保存、加载和评估压缩模型的过程。这使用户能够评估压缩带来的任何潜在质量损失以及性能提升。
Rachwan将Pruna AI的角色比作Hugging Face,后者标准化了变换器和扩散器的使用。“我们也在做同样的事情,但针对的是效率方法,”他说道,强调了对这些方法应用和管理的标准化。
主要AI实验室已采用类似的压缩技术。例如,OpenAI使用蒸馏技术开发了更快的模型版本,如GPT-4 Turbo。同样,Black Forest Labs创建了Flux.1-schnell,这是其Flux.1模型的蒸馏版本。蒸馏涉及一种“教师-学生”方法,即使用较大模型的输出训练一个更小、更高效的模型。
Rachwan指出,虽然大公司通常在内部开发这些工具,但开源社区通常专注于单一方法。“但你找不到一个工具能整合所有这些方法,使它们易于使用和组合,”他表示,强调了Pruna AI的独特价值主张。
除了开源版本,Pruna AI还提供具有高级优化功能的企业版,包括即将推出的压缩代理。Rachwan将该代理描述为一种工具,可根据用户指定的性能和准确性要求自动为模型找到最佳压缩组合。
Pruna AI的专业版按小时计费,类似于在AWS等云服务上租用GPU。通过优化模型,用户可以显著降低推理成本。例如,Pruna AI成功将一个Llama模型压缩到其原始大小的八分之一,同时质量损失极小,展示了潜在的成本节约。
该公司最近从EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures和Kima Ventures等投资者那里获得了650万美元的种子轮融资。Pruna AI将其压缩框架视为一项战略投资,通过降低运营成本可以实现自我回报。




O framework de código aberto da Pruna AI é uma bênção para nós entusiastas de AI DIY! É como ter uma faca suíça para otimizar modelos. Consegui reduzir meus modelos sem perder muita precisão, o que é incrível. O único problema? A documentação poderia ser mais detalhada. Ainda assim, mal posso esperar para ver o que mais eles vão lançar! 🚀




El marco de código abierto de Pruna AI es un regalo para nosotros los entusiastas del AI DIY. ¡Es como tener un cuchillo suizo para optimizar modelos! He podido reducir mis modelos sin perder mucha precisión, lo cual es genial. El único inconveniente es que la documentación podría ser más completa. ¡Aun así, no puedo esperar a ver qué más sacan! 🚀




Pruna AI's open-source framework sounds promising, but the setup was a bit of a headache. Once I got it running, the optimization really sped up my models. Just wish the documentation was clearer. Still, it's a solid tool for anyone looking to optimize AI models! 🤓




Pruna AI's open-source framework is a godsend for us DIY AI enthusiasts! It's like having a Swiss Army knife for optimizing models. I've been able to shrink my models without losing much accuracy, which is just awesome. The only hiccup? The documentation could use a bit more love. Still, can't wait to see what else they roll out! 🚀




Pruna AI's open-source framework sounds promising, but I'm not a tech whiz, so I'm a bit lost. The idea of optimizing AI models is cool, but I wish they had more user-friendly tutorials. Maybe they'll release something simpler soon? 🤔🧠




Pruna AI의 오픈소스 프레임워크는 promising하지만, 기술에 밝지 않아서 좀 헷갈려. AI 모델 최적화는 흥미로운데, 좀 더 사용자 친화적인 튜토리얼이 있었으면 좋겠어. 곧 더 간단한 걸 내놓을까? 🤔🧠












