What is Clika.io?
将强大的 AI 模型从开发阶段推向部署阶段，往往面临着诸多挑战。庞大的模型体积会占用过多的内存，缓慢的推理速度会影响用户体验，而针对不同硬件平台进行优化，则可能需要耗费数月的人工工作。CLIKA ACE 直接解决了这些难题，提供了一种自动化的解决方案，能够在数分钟内压缩并准备好您的 AI 模型，以实现高效的硬件部署。
CLIKA ACE 充当您 AI 模型的智能优化引擎。通过分析模型的架构，它能够自动设计并应用定制的压缩方案，从而在保持精度的前提下，显著减小模型体积并提高性能。这使您能够以更快的速度和更低的成本，在从边缘设备到云基础设施的各种硬件环境中部署复杂的 AI。
主要特性
🚀 自动化压缩与编译：自动压缩引擎 (ACE) 分析您模型的结构（无需您的数据），并应用定制的优化方法，例如量化、剪枝、层融合等。然后，它会针对您的目标硬件后端编译模型，从而将可能需要数月的人工过程缩短到几分钟。
📏 大幅度减小模型体积：将您的 AI 模型缩小多达 87%。更小的内存占用使得在资源受限的边缘设备上进行部署成为可能，并降低了云端的存储成本。
⚡ 加速推理速度：体验高达 12 倍的模型推理速度提升。更快的处理速度能够改善实时响应能力，并为您的 AI 应用带来更好的最终用户体验。
💰 降低部署成本：实现高达 90% 的运营成本节省。更小、更快的模型需要更少的计算资源，从而直接转化为更低的云端账单或更高效的硬件利用率。
🎯 保持模型性能：以最小的影响（通常 ≤ -1% 的变化）维持您模型的精度。ACE 在压缩过程中智能地保留关键的模型组件，确保不会为了效率而牺牲可靠性。
🛠️ 支持多样化的模型与硬件：适用于广泛的 AI 模型，包括视觉、音频、多模态以及参数小于 150 亿的大型语言模型 (LLM)，甚至是自定义或微调的模型。借助优化的 ONNX 格式输出，您可以无缝地在 Nvidia GPUs、Intel & AMD CPUs/GPUs（通过 OpenVINO）等主要硬件平台上进行部署，并且即将支持 Qualcomm 平台。
使用场景
在边缘设备上部署计算机视觉：您为智能摄像头系统开发了一个目标检测模型，但它对于板载芯片来说体积太大且速度太慢。使用 CLIKA ACE，您可以显著压缩该模型，将其体积缩小 80% 并将速度提高 10 倍。优化后的模型现在可以直接在边缘设备上高效运行，从而无需依赖云连接即可实现实时分析。
优化 LLM 云成本：您的公司运行着一个由云端 LLM 驱动的客户服务聊天机器人。相关的计算和内存成本非常高昂。通过应用 CLIKA ACE，您可以将 LLM 的内存占用减少 70% 并加快其响应时间。这显著降低了您每月的云基础设施支出，同时保持了聊天机器人的性能。
加速跨平台音频 AI 部署：您需要在各种平台上部署自定义语音识别模型，包括 Web 浏览器 (CPU)、移动设备 (特定 SoC) 和后端服务器 (GPU)。无需手动针对每个平台进行优化，您可以使用 CLIKA ACE。它可以从您的单个输入模型自动生成针对 Nvidia、Intel 和其他目标后端定制的优化 ONNX 模型，从而大大缩短开发和测试时间。
结论
CLIKA ACE 提供了一条克服常见 AI 部署瓶颈的实用途径。通过自动化模型压缩和针对特定硬件优化的复杂过程，它使您能够交付更小、更快、更经济高效的 AI 解决方案。在数分钟（而不是数月）内从模型开发过渡到可用于硬件部署的状态，同时保持模型的性能完整性。无论您是使用标准架构还是自定义调优的模型，CLIKA ACE 都能提供成功实现现实世界 AI 应用所需的效率提升。
在 Modelverse 上探索预压缩模型，或了解 ACE 如何优化您的特定模型。
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Launched
2021-02
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Clika.io was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-01.
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