Runtimes et Frameworks Backend
4.4/5.0
VérifiéGratuitDernière révision technique:
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Maple

Compression de modèles MoE sous les 2 BPW pour exécution sur GPU 6 Go de VRAM

Tarifs

$0/mois

Gratuit
Score

4.4/5

Dernière révision technique
2026-11-08
Plans disponiblesVisiter le site (s’ouvre dans un nouvel onglet)

Aperçu Technique

Maple est un outil de compression de modèles de mélange d'experts (MoE) permettant d'exécuter des architectures lourdes à 100 % en VRAM sur des GPU grand public de 6 Go grâce à l'élagage d'experts latents activés par collecteur. Il s'adresse aux chercheurs et développeurs souhaitant déployer de grands modèles sur du matériel modeste sans goulots d'étranglement PCIe. Distribué sous forme de poids ouverts et de conteneurs GGUF calibrés.

Évaluation des Analystes : Points Forts et Limites

Points Forts Vérifiés

  • Exécution 100 % en VRAM sur du matériel grand public à VRAM limitée.
  • Élimine les goulots d'étranglement de transfert de bande passante du bus PCIe.
  • Format de poids ouverts compatible avec llama.cpp.

Considérations Techniques

  • Nécessite une calibration manuelle via imatrix pour de nouvelles quantifications.
  • Élagage agressif des experts pouvant altérer les performances sur des tâches spécifiques.

Capacités et Caractéristiques Techniques

2/7
Non disponible:API REST et GraphQL
Non disponible:Authentification SSO / SAML
Inclus:Option Auto-Hébergée (Self-Hosted)
Inclus:Exportation Complète des Données
Non disponible:Contrôle d’Accès Basé sur les Rôles (RBAC)
Non disponible:Domaines Personnalisés et SSL
Non disponible:Journaux d’Audit Immuables
Scorecard
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Scorecard Technique : Maple

85/100
DX et Documentation Technique
Excellent
80/100
Transparence des Prix
Excellent
95/100
Sécurité et Gouvernance
Favorable
70/100
Portabilité et Souveraineté
Excellent
90/100
Performance et Fiabilité
Excellent
90/100

Délai de Rentabilisation et Ajustement par Segment: Maple

Délai de Rentabilisation Estimé< 1 heure (Immédiat)

Déploiement quasi instantané avec une friction technique minimale.

Courbe d’ApprentissageModérée (Standard)

Nécessite la consultation de la documentation et la configuration de base.

Indice d'Adéquation par Taille d'Organisation

Startup & Équipes Agiles1 à 50 membres
80%
Mid-Market & Scaleup50 à 500 membres
70%
Grandes Entreprises / Enterprise500+ membres
60%
Tarifs et TCO
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Tarifs

$0.00/mois

Modèle: FREE.

Vérification de l’Offre Gratuite:

  • Sans carte de crédit obligatoire
  • Usage commercial autorisé
  • Usage illimité sans expiration
  • Sans filigrane obligatoire
Obtenir Maple (s’ouvre dans un nouvel onglet)

Risques de Facturation & Clauses Cachées : Maple

Limites du Forfait Gratuit :

Disponible en tant que projet open source et poids libres sans frais d'utilisation.

Projection du Coût Total de Possession (TCO) : Maple$0.00/mo
Estimation déterministe des coûts à 12 et 36 mois selon la taille d'équipe, incluant surcoûts SSO et remises annuelles.
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Coût de Licence (1 à 100+ sièges)
$0/toujours
Membres d'équipe illimités sans pénalité
Taxe SSO (SAML Enterprise)
$0sans supplément
Sans barrières de sécurité artificielles
Investissement sur 3 Ans (TCO Logiciel)
$0total
fonctionnent selon un modèle à coût zéro ou open source. Le coût total d'acquisition (TCO) des licences est identique :
Simulateur de Pénalités d’Utilisation: MapleCoût de l'usage à l'échelle
Détectez les dépassements de quota avant qu’ils n’impactent le budget d’ingénierie.
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Prototype / MVP (10 GB)

Quota de base inclus dans le forfait : 10 GB.
Risque Faible / Facture Prévisible
Tarif Mensuel de Base
$0/mois
Abonnement fixe ou forfait contracté
Pénalité de Dépassement (Overage)
$0/mois extra
Consommation couverte dans le quota du plan
Facture Mensuelle Estimée
$0/mois
Coût mensuel total avant taxes
Recommandation Technique de Mitigation:

Adapté au développement ; vérifier les limites de connexions simultanées.

Production de Base (50 GB)

Quota de base inclus dans le forfait : 50 GB.
Risque Faible / Facture Prévisible
Tarif Mensuel de Base
$0/mois
Abonnement fixe ou forfait contracté
Pénalité de Dépassement (Overage)
$0/mois extra
Consommation couverte dans le quota du plan
Facture Mensuelle Estimée
$0/mois
Coût mensuel total avant taxes
Recommandation Technique de Mitigation:

Mettre en place la compression de tables et le partitionnement temporel.

Croissance Active (250 GB)

Quota de base inclus dans le forfait : 250 GB.
Risque Faible / Facture Prévisible
Tarif Mensuel de Base
$0/mois
Abonnement fixe ou forfait contracté
Pénalité de Dépassement (Overage)
$0/mois extra
Consommation couverte dans le quota du plan
Facture Mensuelle Estimée
$0/mois
Coût mensuel total avant taxes
Recommandation Technique de Mitigation:

Déporter les sauvegardes froides vers un stockage objet S3 standard.

Grande Échelle (1.000 GB (1 TB))

Quota de base inclus dans le forfait : 1 000 GB.
Risque Faible / Facture Prévisible
Tarif Mensuel de Base
$0/mois
Abonnement fixe ou forfait contracté
Pénalité de Dépassement (Overage)
$0/mois extra
Consommation couverte dans le quota du plan
Facture Mensuelle Estimée
$0/mois
Coût mensuel total avant taxes
Recommandation Technique de Mitigation:

Migrer vers une instance dédiée ou un cluster auto-hébergé pour réduire les coûts d’E/S.

Sécurité et Données
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Normes de Sécurité et Conformité: Maple

SOC 2 Type IINon rapporté
ISO 27001Non rapporté
GDPR / RGPDNon rapporté
HIPAANon rapporté
PCI-DSSNon rapporté
Juridiction et Souveraineté Légale
🇺🇸États-Unis [US]Immunisé contre le US CLOUD Act (Souveraineté UE)DPA sur Demande
Disponibilité du SSO (SAML Enterprise)
Aucun SSO Documenté
Résidence des Données
GLOBAL
Politique de Confidentialité de l’IA
Non évalué
Libération des Données & Guide de Migration: MapleGGUF
Procédure d'extraction des données et garanties d'exportation des accès pour éviter l'enfermement.
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Formats d’Exportation Structurés Pris en Charge
GGUF
Portabilité des Hachages de Mot de Passe
Verrouillé : Algorithme Propriétaire / Aucun Export

Les empreintes de mots de passe sont conservées sous algorithme propriétaire et ne sont pas exportables.

Commande CLI / Point de Terminaison de Sauvetage
git clone https://amsach.github.io/maple
Protocole de Sortie et Notes de Migration

Los pesos comprimidos y archivos GGUF son completamente exportables y compatibles con cualquier infraestructura que soporte llama.cpp.

Exigences de Déploiement et d'Infrastructure : MapleOther
Spécifications matérielles et directive Docker pour exécuter sur serveurs locaux, VPS dédié ou Kubernetes sans fuite de télémétrie.
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Mémoire Minimale1 GB RAM (Recommandé)
Calcul CPU1 vCPU
Runtime / LangagePython
Licence du CodeOther
Directive Docker CLI
docker run -d --name maple -p 8080:8080 maple:latest
Services et Dépendances Complémentaires :
PostgreSQL 15+Redis 7+
Communauté et Dépôt
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Réputation Technique de Maple

83/100 Confiance Technique

Éloges Fréquents en Production

  • Exécution 100 % en VRAM sur du matériel grand public à VRAM limitée.
  • Élimine les goulots d'étranglement de transfert de bande passante du bus PCIe.
  • Format de poids ouverts compatible avec llama.cpp.

Frictions Signalées en Production

  • Nécessite une calibration manuelle via imatrix pour de nouvelles quantifications.
  • Élagage agressif des experts pouvant altérer les performances sur des tâches spécifiques.
Indice de Traitement Commercial (Vendor Lock-in) :Résiliation en 1 Clic

Résiliation immédiate depuis les paramètres du compte sans appels téléphoniques ni rétention forcée.

Activité du dépôt open source: Maple29
Étoiles, forks et cadence des versions
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Étoiles29
Forks1
Tickets Ouverts0
Licence SPDXOther
Dernier Commit Détecté8 nov. 2026

Questions Techniques Fréquentes (Maple)

Comment Maple exécute-t-il de grands modèles sur des GPU de 6 Go ?

Maple compresse les modèles de mélange d'experts à l'aide d'un élagage activé par collecteur qui supprime les experts inactifs, réduisant la taille totale du conteneur en dessous de 5 Go.

Quel matériel est nécessaire pour utiliser les conteneurs Maple ?

Les conteneurs sont optimisés pour les GPU grand public disposant d'au moins 6 Go de VRAM, tels que les cartes graphiques d'ordinateurs portables type RTX 4050, évitant le recours à la pagination de la RAM système.

S'agit-il d'un logiciel open source ?

Oui, il est distribué selon une approche de poids ouverts et les modèles sont compatibles avec les frameworks d'exécution locale tels que llama.cpp.

Alternatives Directes

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Badge Officiel
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