What is Clika.io?
將強大的 AI 模型從開發階段推向實際部署，往往會遇到許多阻礙。大型模型佔用過多的記憶體、緩慢的推論速度會影響使用者體驗，而針對各種硬體平台進行優化，可能需要耗費數月的時間進行手動調整。CLIKA ACE 直接解決了這些挑戰，它提供了一種自動化解決方案，能在幾分鐘內壓縮並準備好您的 AI 模型，以便高效地部署到硬體上。
CLIKA ACE 就像是您 AI 模型的智慧優化引擎。透過分析模型的架構，它會自動設計並應用客製化的壓縮方案，在保持準確度的前提下，顯著地縮小模型大小並加快效能。這讓您能夠更快、更具成本效益地在各種硬體環境中部署複雜的 AI，無論是邊緣裝置還是雲端基礎架構。
主要特色
🚀 自動化壓縮與編譯： 自動壓縮引擎 (ACE) 會分析您模型的結構 (無需您的資料)，並應用量化、剪枝、層融合等客製化的優化技術。然後，它會針對您的目標硬體後端編譯模型，將原本可能需要數月的手動流程縮短到幾分鐘。
📏 大幅縮減模型大小： 將您的 AI 模型縮小高達 87%。這種更小的記憶體佔用空間使得在資源受限的邊緣裝置上進行部署成為可能，並降低了雲端儲存成本。
⚡ 加速推論速度： 體驗高達 12 倍的模型推論速度提升。更快的處理速度帶來了更佳的即時回應能力，並為您的 AI 應用程式提供更好的終端使用者體驗。
💰 降低部署成本： 實現高達 90% 的營運成本節省。更小、更快的模型需要更少的計算資源，直接轉化為更低的雲端費用或更高效的硬體利用率。
🎯 保持模型效能： 在影響最小的情況下（通常 ≤ -1% 的變化）保持模型的準確度。ACE 在壓縮過程中會智慧地保留關鍵的模型組件，確保不會為了效率而犧牲可靠性。
🛠️ 支援多樣化的模型與硬體： 適用於廣泛的 AI 模型，包括視覺、音訊、多模態和大語言模型 (LLM)，參數小於 150 億，甚至包含客製化或微調的模型。透過優化的 ONNX 格式輸出，在 Nvidia GPU、Intel 和 AMD CPU/GPU (透過 OpenVINO) 等主要硬體平台上無縫部署，並即將支援 Qualcomm。
使用案例
在邊緣裝置上部署電腦視覺： 您為智慧相機系統開發了一個物件偵測模型，但它對於機載晶片來說太大也太慢。使用 CLIKA ACE，您可以顯著壓縮模型，將其大小縮小 80% 並將速度提高 10 倍。優化後的模型現在可以直接在邊緣裝置上高效運行，無需依賴雲端連線即可實現即時分析。
優化 LLM 雲端成本： 您的公司運行一個由雲端中的 LLM 驅動的客戶服務聊天機器人。相關的計算和記憶體成本很高。透過應用 CLIKA ACE，您可以將 LLM 的記憶體佔用空間減少 70% 並加快其回應時間。這將顯著降低您每月的雲端基礎架構費用，同時保持聊天機器人的效能。
加速跨平台音訊 AI 部署： 您需要在各種平台上部署一個客製化的語音辨識模型 – 網頁瀏覽器 (CPU)、行動裝置 (特定 SoC) 和後端伺服器 (GPU)。您可以使用 CLIKA ACE，而無需手動針對每個平台進行優化。它可以從您的單一輸入模型自動產生針對 Nvidia、Intel 和其他目標後端量身定制的優化 ONNX 模型，從而大幅縮短開發和測試時間。
結論
CLIKA ACE 提供了一條克服常見 AI 部署瓶頸的實用途徑。透過自動化模型壓縮和硬體特定優化的複雜過程，它使您能夠交付更小、更快、更具成本效益的 AI 解決方案。在幾分鐘（而不是幾個月）內從模型開發轉移到硬體就緒部署，同時保持模型的效能完整性。無論您是使用標準架構還是客製化調整的模型，CLIKA ACE 都能提供成功實現真實世界 AI 應用所需的效率提升。
在 Modelverse 上探索預先壓縮的模型，或了解 ACE 如何優化您的特定模型。
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2021-02
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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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