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Llevar modelos de IA potentes desde el desarrollo hasta la implementación a menudo implica superar obstáculos importantes. Los modelos grandes consumen demasiada memoria, las velocidades de inferencia lentas afectan la experiencia del usuario y la optimización para diversas plataformas de hardware puede llevar meses de esfuerzo manual. CLIKA ACE aborda estos desafíos directamente, ofreciendo una solución automatizada para comprimir y preparar sus modelos de IA para una implementación eficiente en el hardware en cuestión de minutos.

CLIKA ACE funciona como un motor de optimización inteligente para sus modelos de IA. Al analizar la arquitectura de un modelo, diseña y aplica automáticamente un plan de compresión personalizado, lo que reduce significativamente el tamaño y acelera el rendimiento, a la vez que preserva la precisión. Esto le permite implementar IA sofisticada en diversos entornos de hardware, desde dispositivos perimetrales hasta infraestructura en la nube, de forma mucho más rápida y rentable.

Características principales

• 🚀 Automatización de la compresión y compilación: el motor de compresión automática (ACE) analiza la estructura de su modelo (sin necesidad de sus datos) y aplica optimizaciones personalizadas como la cuantificación, la poda, la fusión de capas y más. A continuación, compila el modelo para su backend de hardware de destino, convirtiendo un proceso manual que podría durar meses en cuestión de minutos.

• 📏 Reducción drástica del tamaño del modelo: reduzca sus modelos de IA hasta en un 87 %. Esta huella de memoria más pequeña hace que la implementación sea factible en dispositivos perimetrales con recursos limitados y reduce los costes de almacenamiento en la nube.

• ⚡ Aceleración de la velocidad de inferencia: experimente una inferencia del modelo hasta 12 veces más rápida. Un procesamiento más rápido conlleva una mejor capacidad de respuesta en tiempo real y una mejor experiencia del usuario final para sus aplicaciones de IA.

• 💰 Reducción de los costes de implementación: consiga hasta un 90 % de ahorro en los costes operativos. Los modelos más pequeños y rápidos requieren menos recursos computacionales, lo que se traduce directamente en facturas de la nube más bajas o en una utilización más eficiente del hardware.

• 🎯 Conservación del rendimiento del modelo: mantenga la precisión de sus modelos con un impacto mínimo (normalmente un cambio de ≤ -1 %). ACE conserva de forma inteligente los componentes críticos del modelo durante la compresión, lo que garantiza que la fiabilidad no se sacrifique en aras de la eficiencia.

• 🛠️ Compatibilidad con diversos modelos y hardware: trabaje con una amplia gama de modelos de IA, incluidos los modelos de visión, audio, multimodales y los modelos de lenguaje grandes (LLM) de menos de 15 000 millones de parámetros, incluso los personalizados o ajustados. Realice implementaciones sin problemas en las principales plataformas de hardware, como las GPU Nvidia y las CPU/GPU Intel y AMD (a través de OpenVINO), con compatibilidad con Qualcomm próximamente, gracias a la salida optimizada en formato ONNX.

Casos de uso

1. Implementación de la visión artificial en dispositivos perimetrales: ha desarrollado un modelo de detección de objetos para un sistema de cámara inteligente, pero es demasiado grande y lento para el chip integrado. Al utilizar CLIKA ACE, comprime el modelo de forma significativa, reduciendo su tamaño en un 80 % y aumentando la velocidad 10 veces. El modelo optimizado ahora se ejecuta de forma eficiente directamente en el dispositivo perimetral, lo que permite el análisis en tiempo real sin necesidad de depender de la conectividad en la nube.

2. Optimización de los costes de LLM en la nube: su empresa ejecuta un chatbot de atención al cliente impulsado por un LLM en la nube. Los costes asociados de computación y memoria son considerables. Al aplicar CLIKA ACE, reduce la huella de memoria del LLM en un 70 % y acelera su tiempo de respuesta. Esto conduce a una reducción significativa de los gastos mensuales de infraestructura en la nube, al tiempo que se mantiene el rendimiento del chatbot.

3. Aceleración de la implementación de la IA de audio multiplataforma: necesita implementar un modelo de reconocimiento de voz personalizado en varias plataformas: navegadores web (CPU), dispositivos móviles (SoC específicos) y servidores backend (GPU). En lugar de optimizar manualmente para cada uno, utiliza CLIKA ACE. Genera automáticamente modelos ONNX optimizados y adaptados para Nvidia, Intel y otros backends de destino a partir de su único modelo de entrada, lo que reduce drásticamente el tiempo de desarrollo y prueba.

Conclusión

CLIKA ACE ofrece un camino práctico para superar los cuellos de botella comunes en la implementación de la IA. Al automatizar el complejo proceso de compresión de modelos y la optimización específica del hardware, le permite ofrecer soluciones de IA más pequeñas, rápidas y rentables. Pase del desarrollo del modelo a la implementación lista para el hardware en cuestión de minutos, no meses, manteniendo al mismo tiempo la integridad del rendimiento de sus modelos. Tanto si trabaja con arquitecturas estándar como con modelos ajustados a medida, CLIKA ACE proporciona el impulso de eficiencia necesario para aplicaciones de IA exitosas en el mundo real.

Explore los modelos precomprimidos en Modelverse o vea cómo ACE puede optimizar sus modelos específicos.