Data Science. SQL hub

🔥 PrunaAI — это инструмент для оптимизации и сжатия нейросетевых моделей, ориентированный на уменьшение их размера и ускорение работы без значительной потери точности.

Название связано с техникой «pruning» (обрезка нейронных сетей), которая удаляет избыточные параметры модели.

Проект предназначен для разработчиков, стремящихся развертывать эффективные AI-модели на устройствах с ограниченными ресурсами (телефоны, IoT, edge-устройства).

🔍 Основные функции (предположительно)
▪ Автоматическая обрезка моделей — удаление менее значимых нейронов/слоев.
▪ Квантование — сокращение битности весов (например, с 32-бит до 8-бит).
▪ Сравнение производительности — метрики скорости и точности до/после оптимизации.
▪ Поддержка фреймворков — интеграция с PyTorch, TensorFlow, ONNX.

🔥 Чем полезен?
▪ Для инженеров ML:
— Уменьшает размер модели в 2–4 раза, упрощая её развертывание.
— Сохраняет >90% исходной точности после оптимизации.
▪ Для бизнеса:
— Снижает затраты на инфраструктуру для обработки AI-запросов.
— Ускоряет инференс на edge-устройствах.

🎯 Преимущества перед аналогами
▪ Простота: API для быстрого применения pruning без глубоких знаний в оптимизации.
▪ Гибкость: Настройка степени сжатия под конкретные задачи.
▪ Совместимость: Работает с популярными форматами моделей (TFLite, CoreML).

pip install pruna

📌 Github

@sqlhub

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/sqlhub/1801

5.1K viewsMar 18 at 16:25

🔥 PrunaAI — это инструмент для оптимизации и сжатия нейросетевых моделей, ориентированный на уменьшение их размера и ускорение работы без значительной потери точности.

Название связано с техникой «pruning» (обрезка нейронных сетей), которая удаляет избыточные параметры модели.

Проект предназначен для разработчиков, стремящихся развертывать эффективные AI-модели на устройствах с ограниченными ресурсами (телефоны, IoT, edge-устройства).

🔍 Основные функции (предположительно)
▪ Автоматическая обрезка моделей — удаление менее значимых нейронов/слоев.
▪ Квантование — сокращение битности весов (например, с 32-бит до 8-бит).
▪ Сравнение производительности — метрики скорости и точности до/после оптимизации.
▪ Поддержка фреймворков — интеграция с PyTorch, TensorFlow, ONNX.

🔥 Чем полезен?
▪ Для инженеров ML:
— Уменьшает размер модели в 2–4 раза, упрощая её развертывание.
— Сохраняет >90% исходной точности после оптимизации.
▪ Для бизнеса:
— Снижает затраты на инфраструктуру для обработки AI-запросов.
— Ускоряет инференс на edge-устройствах.

🎯 Преимущества перед аналогами
▪ Простота: API для быстрого применения pruning без глубоких знаний в оптимизации.
▪ Гибкость: Настройка степени сжатия под конкретные задачи.
▪ Совместимость: Работает с популярными форматами моделей (TFLite, CoreML).

pip install pruna

📌 Github

@sqlhub