সেফটেনসর, CKPT, ONNX, GGUF, এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ এআই মডেল ফরম্যাট [২০২৫]

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ও মেশিন লার্নিংয়ের প্রসারের ফলে এমন পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা তৈরি হয়েছে যা মডেলগুলোকে কার্যকর, নিরাপদ এবং বিভিন্ন সিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে সংরক্ষণ ও বিতরণ করতে পারে। মডেলগুলো যত জটিল হচ্ছে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে, সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাট বেছে নেওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত হয়ে দাঁড়িয়েছে। এই সিদ্ধান্ত এআই সিস্টেমের পারফরম্যান্স, রিসোর্সের ব্যবহার এবং নিরাপত্তাকে প্রভাবিত করে।

এই প্রতিবেদনে সেফটেনসর, CKPT, ONNX, এবং GGUF-এর মতো প্রধান মডেল সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাটগুলো বিশ্লেষণ করা হয়েছে। এতে তাদের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য, সাধারণ ব্যবহার এবং একে অপরের সাথে তাদের তুলনা তুলে ধরা হয়েছে।

১. এআই/এমএল-এ মডেল সিরিয়ালাইজেশনের পরিচিতি

মডেল সিরিয়ালাইজেশন হলো একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলকে ফাইলে সংরক্ষণ করার প্রক্রিয়া। এই ফাইলটি পরে সংরক্ষণ, শেয়ার বা পুনরায় লোড করা যায়, যেমন—ভবিষ্যদ্বাণী করা, প্রশিক্ষণ চালিয়ে যাওয়া বা বিশ্লেষণ করা। গবেষণা ও উন্নয়ন থেকে শুরু করে বড় আকারের ডিপ্লয়মেন্ট পর্যন্ত পুরো এআই/এমএল জীবনচক্রের জন্য এই ক্ষমতা অপরিহার্য।

এআই/এমএল জীবনচক্রে মডেল ফরম্যাটের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা

বিভিন্ন কারণে মডেলগুলোকে একটি স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাটে সংরক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ:

• পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা: এটি গবেষণামূলক পরীক্ষাগুলোকে সঠিকভাবে প্রতিলিপি ও যাচাই করার সুযোগ দেয়।
• সহযোগিতা: স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাট দলগুলোকে সহজে মডেল শেয়ার করতে সাহায্য করে, যার ফলে তারা একসাথে কাজ করতে এবং বড় সিস্টেমে মডেলগুলোকে একীভূত করতে পারে।
• ডিপ্লয়মেন্ট: সিরিয়ালাইজেশন একটি প্রশিক্ষিত মডেলকে একটি পোর্টেবল ফাইলে পরিণত করে, যা ক্লাউড সার্ভার থেকে শুরু করে এজ ডিভাইস পর্যন্ত বিভিন্ন পরিবেশে লোড ও চালানো যায়।
• ট্রান্সফার লার্নিং: এটি নতুন কাজের ভিত্তি হিসেবে আগে থেকে প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার সুযোগ দেয়, যা প্রশিক্ষণের সময় এবং ডেটা উভয়ই সাশ্রয় করে।

আধুনিক ফরম্যাটগুলোর মাধ্যমে সমাধান করা চ্যালেঞ্জগুলোর সংক্ষিপ্ত বিবরণ

মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতির সাথে সাথে আধুনিক সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাটগুলো বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্য বিকশিত হয়েছে:

• নিরাপত্তা: একটি বড় উদ্বেগের বিষয় হলো প্রচলিত পদ্ধতিগুলোর নিরাপত্তা ঝুঁকি, বিশেষ করে যেগুলো পাইথনের পিকেল (pickle) মডিউল ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিগুলো মডেল লোড করার সময় ক্ষতিকারক কোড চালানোর সুযোগ দেয়, যা অবিশ্বস্ত উৎস থেকে আসা মডেলের ক্ষেত্রে মারাত্মক নিরাপত্তা হুমকি তৈরি করে।
• পারফরম্যান্স: আজকের বড় এবং জটিল মডেলগুলোর জন্য খুব দ্রুত লোডিং এবং কার্যকর মেমরি ম্যানেজমেন্ট প্রয়োজন। এটি সীমিত রিসোর্সযুক্ত ডিভাইস, যেমন মোবাইল ফোন এবং তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রয়োজন এমন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
• বহনযোগ্যতা এবং আন্তঃকার্যকারিতা: মেশিন লার্নিং জগতে বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন PyTorch, TensorFlow এবং JAX) ব্যবহৃত হয়। এমন ফরম্যাটের প্রয়োজন যা মডেলগুলোকে সহজে এই ফ্রেমওয়ার্কগুলোর মধ্যে স্থানান্তর করতে এবং বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে (GPU, TPU) বড় কোনো পরিবর্তন ছাড়াই চালাতে পারে।

সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, এআই কমিউনিটি GGUF এবং সেফটেনসরের মতো আরও কার্যকর ও নিরাপদ ফরম্যাটের দিকে ঝুঁকেছে, যা এই সমস্যাগুলো সমাধানের সম্মিলিত প্রচেষ্টার প্রতিফলন।

মেশিন লার্নিং মডেল সংরক্ষণের প্রাথমিক পদ্ধতিগুলো, যেমন PyTorch তার .pt এবং .pth ফাইলের জন্য পাইথনের পিকেল মডিউলের ব্যবহার, তাদের ব্যবহারের সুবিধার জন্য বেছে নেওয়া হয়েছিল। এগুলো মডেলের ডিজাইন এবং প্রশিক্ষণের অবস্থা (যেমন অপটিমাইজার) সহ জটিল পাইথন অবজেক্ট সহজে সংরক্ষণ করতে পারত। যদিও এটি একটি পাইথন পরিবেশে গবেষণার জন্য সুবিধাজনক ছিল, এটি একটি বড় নিরাপত্তা ত্রুটি তৈরি করেছিল। পিকেল মডিউল এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যে এটি লোড করার সময় ফাইলের মধ্যে থাকা যেকোনো কোড চালাতে পারে। এর মানে হলো, একটি অবিশ্বস্ত উৎস থেকে আপাতদৃষ্টিতে নিরীহ একটি মডেল লোড করা পুরো সিস্টেমকে ঝুঁকির মধ্যে ফেলতে পারে।

সেফটেনসরের মতো ফরম্যাটের সৃষ্টি, এবং ONNX ও GGUF-এর ক্রমবর্ধমান ব্যবহার, এই নিরাপত্তা ঝুঁকির পাশাপাশি উন্নত পারফরম্যান্স ও বহনযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তার সরাসরি প্রতিক্রিয়া। উদাহরণস্বরূপ, সেফটেনসর বিশেষভাবে ক্ষতিকারক কোড চালানো প্রতিরোধ করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এটি দেখায় যে মেশিন লার্নিং ক্ষেত্র যত পরিণত হচ্ছে এবং এআই গবেষণা থেকে বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে স্থানান্তরিত হচ্ছে, নিরাপত্তা এবং কার্যকারিতা এখন আর অতিরিক্ত বিষয় নয়, বরং নতুন ফরম্যাট ডিজাইনের মূল নীতি। এই পরিবর্তনটি গবেষণা-কেন্দ্রিক নমনীয়তা থেকে প্রোডাকশন-স্তরের নিরাপত্তা এবং বলিষ্ঠতার দিকে একটি প্রয়োজনীয় স্থানান্তর, যা পুরোনো, আরও শিথিল পদ্ধতিগুলোর "টেকনিক্যাল ডেট" ঠিক করছে।

ফ্রেমওয়ার্ক-নেটিভ ফরম্যাট, যেমন PyTorch-এর জন্য .pt/.pth এবং TensorFlow/Keras-এর জন্য .ckpt/.h5, তাদের নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের সাথে শক্তভাবে সংযুক্ত। যদিও এটি একটি একক ইকোসিস্টেমের মধ্যে তাদের কার্যকর করে তোলে, এটি আন্তঃকার্যকারিতার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য সমস্যা সৃষ্টি করে। একটি ফ্রেমওয়ার্কে প্রশিক্ষিত মডেল জটিল রূপান্তর বা প্রতিটি ফ্রেমওয়ার্কের জন্য পৃথক সিস্টেম বজায় রাখা ছাড়া অন্য একটিতে সহজে ব্যবহার করা যায় না। এটি বিচ্ছিন্ন উন্নয়ন এবং ডিপ্লয়মেন্ট কর্মপ্রবাহের দিকে পরিচালিত করে।

ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ (ONNX) ফরম্যাটটি এই বাধাগুলো ভাঙার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এটি মডেলগুলোর জন্য একটি "ক্রস-প্ল্যাটফর্ম" এবং "ভেন্ডর-নিরপেক্ষ" স্ট্যান্ডার্ড সরবরাহ করে। এটি মডেলের কাঠামোকে (এর কম্পিউটেশন গ্রাফ) একটি বিমূর্ত উপায়ে সংজ্ঞায়িত করে এটি অর্জন করে যা কোনো একক ফ্রেমওয়ার্ক থেকে স্বাধীন। একইভাবে, GGUF, যদিও মূলত llama.cpp প্রকল্পের জন্য তৈরি করা হয়েছিল, বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLM) সামঞ্জস্য উন্নত করার উপরও মনোযোগ দেয়।

আজকের ফরম্যাটের বৈচিত্র্য এমএল ইন্ডাস্ট্রির একটি মূল টানাপোড়েনকে প্রতিফলিত করে: উন্নয়নের সময় ফ্রেমওয়ার্ক-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের আকাঙ্ক্ষা (যেমন, গবেষণার নমনীয়তার জন্য PyTorch-এর ডাইনামিক গ্রাফ) বনাম সর্বজনীন, কার্যকর এবং নিরাপদ ডিপ্লয়মেন্টের প্রয়োজন। এই টানাপোড়েনের অর্থ হলো একাধিক ফরম্যাট বিদ্যমান থাকবে, যা মডেল উন্নয়নকে ডিপ্লয়মেন্টের সাথে সংযুক্ত করার জন্য রূপান্তর সরঞ্জাম এবং উন্নত MLOps পাইপলাইনগুলোকে ক্রমবর্ধমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ করে তুলবে। বিভিন্ন ফরম্যাট তাদের অনন্য শক্তির উপর ভিত্তি করে এমএল জীবনচক্রের নির্দিষ্ট পর্যায়ে ব্যবহৃত হতে থাকবে।

২. সেফটেনসর সম্পর্কে ধারণা

সেফটেনসর মডেল সিরিয়ালাইজেশনে একটি বড় অগ্রগতি, যা বিশেষভাবে প্রচলিত মডেল স্টোরেজ পদ্ধতির নিরাপত্তা এবং কার্যকারিতার সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

সংজ্ঞা এবং মূল ডিজাইন নীতি

সেফটেনসর হলো ডিপ লার্নিং মডেলের জন্য একটি আধুনিক, নিরাপদ এবং দ্রুত সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাট, যা Hugging Face দ্বারা তৈরি। এর প্রধান লক্ষ্য হলো টেনসর—মেশিন লার্নিংয়ের মৌলিক ডেটা বিল্ডিং ব্লক যা বহুমাত্রিক অ্যারে—সংরক্ষণ এবং শেয়ার করার একটি নিরাপদ উপায় সরবরাহ করা। এই ফরম্যাটটি পিকেলের মতো পুরোনো ফরম্যাটের চেয়ে নিরাপদ এবং দ্রুততর হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

সেফটেনসরের একটি মূল নীতি হলো মডেলের ওয়েট (টেনসর) এবং যেকোনো চালানো যায় এমন কোডের কঠোর পৃথকীকরণ। এই ডিজাইনটি পুরোনো সিরিয়ালাইজেশন পদ্ধতিতে পাওয়া নিরাপত্তা ত্রুটিগুলো সরাসরি সমাধান করে।

মূল বৈশিষ্ট্য

• জিরো-কপি এবং লেজি লোডিং: সেফটেনসরের পারফরম্যান্সের একটি চাবিকাঠি হলো এর "জিরো-কপি" ক্ষমতা। এটি অতিরিক্ত কপি তৈরি না করে মডেল ডেটাকে সরাসরি ডিস্ক থেকে মেমরিতে ম্যাপ করার অনুমতি দেয়, যা মেমরি বাঁচায় এবং লোডিং দ্রুত করে। এটি "লেজি লোডিং" সমর্থন করে, যার মানে প্রয়োজনের সময় একটি বড় মডেলের শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় অংশগুলো র‍্যামে লোড করা হয়। এটি অত্যন্ত বড় মডেল বা সীমিত মেমরিযুক্ত সিস্টেমের জন্য খুব দরকারী।
• কাঠামোগত মেটাডেটা হ্যান্ডলিং: প্রতিটি সেফটেনসর ফাইলে JSON ফরম্যাটে একটি পৃথক মেটাডেটা বিভাগ থাকে। এই বিভাগে মডেলের সমস্ত টেনসরগুলোর তালিকা থাকে, যেখানে তাদের আকৃতি, ডেটা টাইপ এবং নামের মতো বিবরণ দেওয়া থাকে। মেটাডেটা ফাইলে আসল টেনসর ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করা হয়েছে তা নির্দেশ করে, যা পাঠযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা উভয়ই উন্নত করে।
• শুধুমাত্র টেনসর ডেটা স্টোরেজ: সেফটেনসরের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য হলো এটি "শুধুমাত্র র টেনসর ডেটা এবং সম্পর্কিত মেটাডেটা" রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর আর্কিটেকচারের কারণে এটি "যেকোনো পাইথন কোড সিরিয়ালাইজ করার অনুমতি দেয় না।" এই মৌলিক ডিজাইন পছন্দটি একটি মডেল লোড করার সময় ক্ষতিকারক কোড চালানোর ঝুঁকি দূর করে।
• কোয়ান্টাইজেশন সাপোর্ট: সেফটেনসর কোয়ান্টাইজড টেনসর পরিচালনা করতে পারে, যা মডেলগুলোকে ছোট করতে এবং কম মেমরি ব্যবহার করতে সাহায্য করে। তবে এর কোয়ান্টাইজেশন সাপোর্ট "GGUF-এর মতো নমনীয় নয়" কারণ এটি PyTorch ফ্রেমওয়ার্কের দেওয়া বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে।

প্রাথমিক সুবিধা

• উন্নত নিরাপত্তা (যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন প্রতিরোধ): এটি সেফটেনসরের সবচেয়ে বড় সুবিধা। ডিজাইনগতভাবেই এটি ফাইলে পাইথন কোড সংরক্ষণ করা সম্পূর্ণরূপে প্রতিরোধ করে। এটি পিকেল-ভিত্তিক ফরম্যাটে পাওয়া সবচেয়ে গুরুতর নিরাপত্তা ঝুঁকি দূর করে: একটি মডেল লোড করার সময় ক্ষতিকারক কোড চালানো। এটি সেফটেনসরকে পাবলিক বা অবিশ্বস্ত উৎস থেকে মডেল শেয়ার এবং ব্যবহারের জন্য সেরা পছন্দ করে তোলে। ফরম্যাটটিতে ডেটা টেম্পারিং প্রতিরোধের জন্য "উন্নত এনক্রিপশন কৌশল" এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের মতো অন্যান্য নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যও রয়েছে।
• পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন: জিরো-কপি এবং লেজি লোডিং ব্যবহারের ফলে "দ্রুত লোডিং সময় এবং কম মেমরি ব্যবহার" হয়। বেঞ্চমার্ক দেখায় যে এটি পিকেলের চেয়ে অনেক "দ্রুত" এবং প্রচলিত PyTorch সেভিং পদ্ধতির তুলনায় "সিপিইউ-তে ৭৬.৬ গুণ এবং জিপিইউ-তে ২ গুণ দ্রুত" হতে পারে।
• বহনযোগ্যতা: ফরম্যাটটি পোর্টেবল হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মানে এটি বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে কাজ করে। এটি বিভিন্ন সফটওয়্যার সিস্টেমে মডেল শেয়ার এবং ব্যবহার করা সহজ করে তোলে।
• বিজোড় ইন্টিগ্রেশন: সেফটেনসর "বিদ্যমান মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরির সাথে বিজোড় ইন্টিগ্রেশন" অফার করে। এটি ডেভেলপারদের তাদের বর্তমান কর্মপ্রবাহে বড় ধরনের পরিবর্তন না করেই এই নিরাপদ ফরম্যাটটি সহজে গ্রহণ করতে দেয়।

প্রচলিত সিরিয়ালাইজেশনের সাথে তুলনা (যেমন, পিকেল)

পাইথনের পিকেল মডিউল, যা PyTorch-এর .pt এবং .pth ফাইলের জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি সহজাতভাবেই অনিরাপদ। এটি যেকোনো কোডকে একটি সিরিয়ালাইজড ফাইলের ভিতরে লুকিয়ে রাখতে এবং ফাইলটি লোড করার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালাতে দেয়। এটি একটি সুপরিচিত এবং গুরুতর দুর্বলতা, বিশেষ করে পাবলিক ওয়েবসাইট থেকে ডাউনলোড করা মডেল ব্যবহার করার সময়। যদিও picklescan-এর মতো টুল কিছু ক্ষতিকারক প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে, তবে সেগুলো নির্ভুল নয় এবং নিরাপত্তার নিশ্চয়তা দিতে পারে না।

সেফটেনসর বিশেষভাবে এই নিরাপত্তা সমস্যা সমাধানের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। ফাইলে শুধুমাত্র র টেনসর ডেটা এবং কাঠামোগত মেটাডেটা রাখার অনুমতি দিয়ে, এটি ক্ষতিকারক কোড এক্সিকিউশনের সম্ভাবনা দূর করে। নিরাপত্তার বাইরে, সেফটেনসর আরও ভালো পারফরম্যান্সও প্রদান করে। মেমরি ম্যাপিং এবং লেজি লোডিংয়ের জন্য এর ডিজাইন পিকেলের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত লোডিং এবং আরও কার্যকর মেমরি ব্যবহারের দিকে পরিচালিত করে, যা সাধারণত পুরো মডেলটি একবারে মেমরিতে লোড করে।

পাইথনের পিকেলের নিরাপত্তা ত্রুটির মানে হলো একটি অবিশ্বস্ত উৎস থেকে একটি .pt বা .pth ফাইল ডাউনলোড করা শুধু ডেটা ডাউনলোড করা নয়; এটি একটি সম্ভাব্য ক্ষতিকারক প্রোগ্রাম চালানোর মতো। এটি জানা যায় যে "এক্সিকিউশন ছাড়া একটি পিকেল ফাইলের নিরাপত্তা যাচাই করার জন্য কোনো ১০০% নির্ভুল সমাধান নেই।" এটি ফাইলের নিরাপত্তা পরীক্ষা করার বোঝা ব্যবহারকারীর উপর চাপিয়ে দেয়, যা কঠিন এবং অবিশ্বাস্য।

সেফটেনসর ফরম্যাটটি নিজেই এমনভাবে পুনর্গঠন করে এই গতিশীলতা পরিবর্তন করে যাতে ক্ষতিকারক কোড অন্তর্ভুক্ত হওয়া প্রতিরোধ করা যায়। এটি ব্যবহারকারীর কঠিন যাচাইকরণ প্রক্রিয়া থেকে নিরাপত্তার দায়িত্ব ফরম্যাটের অন্তর্নির্মিত সুরক্ষায় স্থানান্তর করে। এটি ওপেন-সোর্স এআই কমিউনিটিতে "যাচাই করো, তারপর বিশ্বাস করো" পদ্ধতি থেকে "ডিজাইনগতভাবে বিশ্বাসযোগ্য" মডেলে একটি বড় পরিবর্তন চিহ্নিত করে। এই পরিবর্তনটি স্বীকার করে যে জটিল ফাইলগুলোতে প্রতিটি সম্ভাব্য হুমকি স্ক্যান করা প্রায় অসম্ভব। অ্যাটাক ভেক্টর (যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন) ব্লক করে, সেফটেনসর মডেলগুলোকে ব্যাপকভাবে শেয়ার করা নিরাপদ করে, সহযোগিতা উৎসাহিত করে এবং আরও বেশি মানুষের জন্য প্রি-ট্রেইনড মডেল ব্যবহার করা সহজ করে। এই "ডিজাইনগতভাবে বিশ্বাসযোগ্য" নীতিটি পুরো এআই ইকোসিস্টেমের বৃদ্ধি এবং নিরাপত্তার জন্য অপরিহার্য।

যদিও সেফটেনসর প্রধানত নিরাপত্তার কারণে তৈরি হয়েছিল (পিকেলের দুর্বলতাগুলো ঠিক করার জন্য), এটি দ্রুত লোডিং, কম মেমরি ব্যবহার এবং জিরো-কপি অপারেশনের মতো বড় পারফরম্যান্স সুবিধাও প্রদান করে। এই পারফরম্যান্স লাভগুলো শুধু একটি পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া নয়; এগুলো সেফটেনসরের অপটিমাইজড ডিজাইনের সরাসরি ফল, যা ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য মেমরি ম্যাপিং এবং লেজি লোডিং ব্যবহার করে। এটি এটিকে বড় মডেলগুলোর জন্য স্বাভাবিকভাবেই আরও কার্যকর করে তোলে।

উন্নত নিরাপত্তা এবং উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স উন্নতির এই সংমিশ্রণটি এর ব্যাপক গ্রহণের একটি মূল চালক হয়েছে। যদি সেফটেনসর শুধুমাত্র উন্নত নিরাপত্তা প্রদান করত, তবে এর গ্রহণ ধীর হতে পারত, বিশেষ করে যারা তাৎক্ষণিকভাবে নিরাপত্তার উপর মনোনিবেশ করেন না তাদের মধ্যে। যাইহোক, স্পষ্ট এবং পরিমাপযোগ্য পারফরম্যান্স সুবিধাগুলো প্রত্যেকের জন্য এটিতে স্যুইচ করার একটি শক্তিশালী কারণ প্রদান করে, যা Hugging Face-এর মতো বড় প্ল্যাটফর্মে এর একীকরণকে ত্বরান্বিত করে। এটি দেখায় যে এআই ইঞ্জিনিয়ারিং-এ, একটি প্রযুক্তিকে শিল্পে দ্রুত এবং ব্যাপকভাবে গৃহীত হওয়ার জন্য প্রায়শই নিরাপত্তা এবং পারফরম্যান্স উভয় সুবিধাই প্রদান করতে হয়।

৩. প্রধান মডেল ফরম্যাটগুলোর সংক্ষিপ্ত বিবরণ

সেফটেনসর ছাড়াও, মেশিন লার্নিং জগতে আরও বেশ কিছু ফরম্যাট গুরুত্বপূর্ণ, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র রয়েছে।

৩.১. CKPT (চেকপয়েন্ট)

একটি এআই চেকপয়েন্ট কোনো একক ফাইলের ধরন নয়, বরং প্রশিক্ষণের সময় একটি নির্দিষ্ট মুহূর্তে সংরক্ষিত মডেলের অবস্থার একটি স্ন্যাপশট। দীর্ঘ প্রশিক্ষণ কাজের সময় অগ্রগতি সংরক্ষণের জন্য চেকপয়েন্টগুলো অপরিহার্য।

বৈশিষ্ট্য এবং সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্র

একটি চেকপয়েন্টে সাধারণত একটি মডেলের শেখা প্যারামিটার থাকে, যেমন এর ওয়েট এবং বায়াস। এটি প্রশিক্ষণ পুনরায় শুরু করার জন্য প্রয়োজনীয় অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্যও সংরক্ষণ করতে পারে, যেমন অপটিমাইজারের অবস্থা, বর্তমান ইপক নম্বর এবং লার্নিং রেট শিডিউল। চেকপয়েন্টের জন্য ফাইল এক্সটেনশন ফ্রেমওয়ার্ক অনুযায়ী ভিন্ন হয়। PyTorch-এর জন্য এগুলো সাধারণত .pt বা .pth হয়, আর TensorFlow/Keras-এর জন্য এগুলো .ckpt বা .h5 হয়।

CKPT ফাইলের মূল সুবিধাগুলো হলো:

• পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা: এগুলো নিশ্চিত করে যে একটি মডেল পুনরায় লোড করার সময় ধারাবাহিকভাবে আচরণ করে, যা গবেষণা যাচাই এবং নির্ভরযোগ্য পারফরম্যান্স বজায় রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
• সহযোগিতা: এগুলো শেয়ার করা সহজ, যা ডেভেলপারদের ফলাফল প্রতিলিপি করতে বা বিদ্যমান কাজের উপর ভিত্তি করে নতুন কিছু তৈরি করতে দেয়।
• নমনীয়তা: PyTorch-এর .pt/.pth ফরম্যাটগুলো বিশেষভাবে নমনীয়, যা গবেষণার উদ্দেশ্যে মডেল সংরক্ষণ এবং লোড করা সহজ করে।

CKPT ফাইলের সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলো হলো:

• প্রশিক্ষণ পুনরায় শুরু করা: বাধাগ্রস্ত একটি প্রশিক্ষণ সেশন চালিয়ে যাওয়া, যা উল্লেখযোগ্য সময় এবং কম্পিউটেশনাল রিসোর্স বাঁচায়।
• ফাইন-টিউনিং: একটি নতুন, আরও নির্দিষ্ট ডেটাসেটে প্রশিক্ষণের জন্য একটি প্রি-ট্রেইনড মডেলকে প্রাথমিক বিন্দু হিসেবে ব্যবহার করা।
• মডেল মূল্যায়ন: প্রশিক্ষণের বিভিন্ন পর্যায়ে একটি মডেলের পারফরম্যান্স পরীক্ষা করা, পুনরায় প্রশিক্ষণ না দিয়েই।
• ইনফারেন্স: ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি সম্পূর্ণ প্রশিক্ষিত মডেলকে প্রোডাকশন সিস্টেমে লোড করা।
• গবেষণা এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষা: একটি মডেল সময়ের সাথে কীভাবে বিকশিত হয় তা বিশ্লেষণ করা এবং এর প্যারামিটারগুলো পদ্ধতিগতভাবে টিউন করা।
• ট্রান্সফার লার্নিং: সম্পর্কিত কাজের জন্য একটি শক্তিশালী সূচনা বিন্দু হিসেবে কাজ করা, যা প্রশিক্ষণের সময় এবং ডেটার প্রয়োজনীয়তা কমায়।
• দুর্যোগ পুনরুদ্ধার: দীর্ঘ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময় ব্যর্থতার পর কাজ পুনরায় শুরু করার জন্য ব্যাকআপ হিসেবে কাজ করা।

নিরাপত্তা বিবেচনা

CKPT ফাইলগুলোর সাথে সবচেয়ে বড় নিরাপত্তা ঝুঁকি, বিশেষ করে PyTorch-এর .pt এবং .pth ফরম্যাটের ক্ষেত্রে, তাদের পাইথনের পিকেল মডিউলের উপর নির্ভরশীলতা থেকে আসে। এর মানে হলো এই ফাইলগুলো লোড করার সময় ক্ষতিকারক পাইথন কোড ধারণ এবং চালানোর জন্য ডিজাইন করা যেতে পারে (যদি torch.load ফাংশন weights_only=True সেটিং ছাড়া ব্যবহার করা হয়)। এই দুর্বলতা (CWE-502: অবিশ্বস্ত ডেটার ডিসিরিয়ালাইজেশন) মারাত্মক পরিণতি ডেকে আনতে পারে, যেমন ডেটা চুরি, মডেলের আচরণ পরিবর্তন, বা এমনকি সম্পূর্ণ সিস্টেম দখল।

শিল্প এই ঝুঁকি স্বীকার করেছে, এবং সেফটেনসর একটি নিরাপদ বিকল্প হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে। যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, "বেশিরভাগ স্টেবল ডিফিউশন এআই চেকপয়েন্ট .ckpt বা .safetensors-এর মতো ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়... .safetensors একটি নিরাপদ বিকল্প, যা ক্ষতিকারক কোড এক্সিকিউশন প্রতিরোধের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।" এটি মডেল শেয়ার করার জন্য আরও নিরাপদ ফরম্যাটের দিকে একটি স্পষ্ট প্রবণতা দেখায়।

CKPT, বিশেষ করে PyTorch-এর .pt/.pth ফরম্যাটে, "অত্যন্ত নমনীয়" হিসেবে পরিচিত। এই নমনীয়তা তাদের শুধু মডেলের ওয়েটই নয়, অপটিমাইজারের অবস্থা এবং এমনকি কাস্টম পাইথন ক্লাসও সংরক্ষণ করতে দেয়, যা সঠিকভাবে প্রশিক্ষণ পুনরায় শুরু করার জন্য খুব দরকারী।

তবে, এই একই নমনীয়তাই নিরাপত্তা দুর্বলতা তৈরি করে। যেহেতু ফরম্যাটটি যেকোনো পাইথন অবজেক্ট সংরক্ষণ করতে পারে, তাই একজন আক্রমণকারী একটি মডেল ফাইলের ভিতরে ক্ষতিকারক কোড লুকিয়ে রাখতে পারে। যখন ফাইলটি যথাযথ সতর্কতা ছাড়া লোড করা হয়, তখন সেই কোডটি চলে। এটি সিস্টেম ডিজাইনের একটি মৌলিক ট্রেড-অফকে চিত্রিত করে: আরও বেশি নমনীয়তা প্রায়শই একটি বড় অ্যাটাক সারফেস এবং বৃহত্তর নিরাপত্তা ঝুঁকির দিকে পরিচালিত করে।

শিল্পের সমাধান হলো মডেল বিতরণের জন্য সেফটেনসরের মতো ফরম্যাট গ্রহণ করা, এমনকি যদি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে প্রশিক্ষণের জন্য আরও নমনীয় .pt/.pth ফরম্যাটগুলো এখনও ব্যবহৃত হয়। এটি একটি ক্রমবর্ধমান বোঝাপড়া দেখায় যে এমএল জীবনচক্রের বিভিন্ন পর্যায়ে বিভিন্ন স্তরের নিরাপত্তার প্রয়োজন। সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ অবস্থা সংরক্ষণের ক্ষমতা একটি বিশ্বস্ত উন্নয়ন পরিবেশের মধ্যে সবচেয়ে ভালোভাবে রাখা হয়, যখন শেয়ারিং এবং ডিপ্লয়মেন্টের জন্য অন্তর্নির্মিত নিরাপত্তা গ্যারান্টি সহ ফরম্যাটের প্রয়োজন হয়।

৩.২. ONNX (ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ)

ONNX, যার পূর্ণরূপ ওপেন নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সচেঞ্জ, মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য একটি ওপেন-স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাট। এটি মডেলগুলোকে বিভিন্ন ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক জুড়ে কাজ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বৈশিষ্ট্য এবং প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্র

একটি ONNX ফাইলে একটি মডেলের সম্পূর্ণ কাঠামো থাকে, যার মধ্যে এর অপারেশনের ক্রম (কম্পিউটেশন গ্রাফ), এর শেখা ওয়েট এবং অন্যান্য মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত। ONNX-এর একটি প্রধান শক্তি হলো এটি একটি সর্বজনীন অনুবাদক হিসেবে কাজ করে। PyTorch, TensorFlow বা scikit-learn-এর মতো ফ্রেমওয়ার্কে প্রশিক্ষিত মডেলগুলোকে ONNX ফরম্যাটে রূপান্তর করা যেতে পারে, যা "একবার প্রশিক্ষণ, যেকোনো জায়গায় ডিপ্লয়" পদ্ধতির সুযোগ দেয়।

যেসব ফরম্যাট শুধুমাত্র মডেলের ওয়েট সংরক্ষণ করে (যেমন সেফটেনসর বা GGUF), তাদের থেকে ভিন্ন, ONNX মডেলের কম্পিউটেশন গ্রাফ অন্তর্ভুক্ত করে। এই গ্রাফ-ভিত্তিক কাঠামোটি "বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে মডেল রূপান্তর করার সময় আরও নমনীয়তা প্রদান করে।" ONNX অনেক প্ল্যাটফর্ম, ডিভাইস এবং হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেটর (সিপিইউ, জিপিইউ, এআই চিপ) জুড়ে চমৎকার বহনযোগ্যতা প্রদান করে। মডেলগুলো প্রোটোবাফ (Protobuf) ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়, যা কাঠামোগত ডেটা সংরক্ষণের একটি কার্যকর, প্ল্যাটফর্ম-নিরপেক্ষ উপায়।

ONNX-এর প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলো হলো:

• ক্রস-ফ্রেমওয়ার্ক ডিপ্লয়মেন্ট: একটি মডেলকে যে ফ্রেমওয়ার্ক বা পরিবেশে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল তার থেকে ভিন্ন কোনোটিতে চালানো।
• হাই-পারফরম্যান্স ইনফারেন্স: ONNX রানটাইম একটি ইনফারেন্স ইঞ্জিন যা নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারের জন্য মডেলগুলোকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপটিমাইজ করে, যা প্রায়শই দ্রুত পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করে।
• এজ এবং মোবাইল ডিপ্লয়মেন্ট: এর ছোট ফুটপ্রিন্ট এবং অপটিমাইজড রানটাইম ONNX-কে সম্পদ-সীমিত ডিভাইসে মডেল চালানোর জন্য একটি ভালো পছন্দ করে তোলে।
• প্রোডাকশন সিস্টেম: এর বলিষ্ঠতা এবং বহনযোগ্যতা এটিকে চাহিদাযুক্ত প্রোডাকশন পরিবেশে মডেল ডিপ্লয় করার জন্য জনপ্রিয় করে তোলে।

নিরাপত্তা বিবেচনা

ONNX মডেলগুলোর সাথে একটি সূক্ষ্ম কিন্তু গুরুতর নিরাপত্তা ঝুঁকি হলো আর্কিটেকচারাল ব্যাকডোরের সম্ভাবনা। একজন আক্রমণকারী একটি মডেলের কম্পিউটেশন গ্রাফ পরিবর্তন করে একটি লুকানো পথ অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যা শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ইনপুট দ্বারা ট্রিগার হয়। সক্রিয় হলে, এই ব্যাকডোরটি মডেলকে ক্ষতিকারক বা অপ্রত্যাশিত আউটপুট তৈরি করতে পারে, যা সাধারণ ইনপুটে স্বাভাবিক আচরণ করার সময় সনাক্ত করা কঠিন করে তোলে। অন্যান্য ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে মডেল ইনভার্সন অ্যাটাক (সংবেদনশীল প্রশিক্ষণ ডেটা বের করা) এবং অ্যাডভারসারিয়াল অ্যাটাক (মডেলকে বোকা বানানোর জন্য ক্ষতিকারক ইনপুট ব্যবহার করা)।

এই হুমকিগুলো কমাতে, কয়েকটি অনুশীলন সুপারিশ করা হয়:

• ONNX মডেলগুলোকে ডিজিটালভাবে স্বাক্ষর করুন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে সেগুলোতে কোনো পরিবর্তন করা হয়নি।
• ডকার কন্টেইনারের মতো বিচ্ছিন্ন পরিবেশে মডেল ডিপ্লয় করুন, সাথে শক্তিশালী নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা ব্যবস্থা রাখুন।
• মডেলের আচরণ ট্র্যাক করতে এবং অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করতে মনিটরিং টুল ব্যবহার করুন।
• সাধারণ নিরাপত্তা সেরা অনুশীলনগুলো অনুসরণ করুন, যেমন ইনপুট স্যানিটাইজ করা এবং সফটওয়্যার আপডেট রাখা।

ONNX সাধারণত পিকেল-ভিত্তিক ফরম্যাটের চেয়ে নিরাপদ কারণ এটি লোড করার সময় যথেচ্ছ কোড চালায় না। তবে, যদি একটি ONNX মডেল বাইরে থেকে প্রয়োগ করা কাস্টম লেয়ার ব্যবহার করে, তবে সেই লেয়ারগুলোতে সম্ভাব্যভাবে ক্ষতিকারক পাইথন কোড থাকতে পারে যদি সাবধানে পরিচালনা করা না হয়।

অসুবিধা

যদিও ONNX কোয়ান্টাইজড মডেল সমর্থন করে, তবে এটি "GGUF-এর মতো নির্বিঘ্নে কোয়ান্টাইজড টেনসর সমর্থন করে না"। এটি সেগুলোকে পৃথক ইন্টিজার এবং স্কেল ফ্যাক্টর টেনসরে বিভক্ত করে, যা "গুণমান হ্রাসের কারণ হতে পারে।" জটিল বা কাস্টম লেয়ার সহ মডেলগুলোকে রূপান্তর করা যা ONNX-এ স্ট্যান্ডার্ড নয়, তাও কঠিন হতে পারে এবং কাস্টম কাজের প্রয়োজন হতে পারে যা পারফরম্যান্সকে ধীর করে দিতে পারে।

পাইথনের পিকেল-ভিত্তিক প্রচলিত ফরম্যাটগুলো (যেমন .pt ফাইল) পাইথন অবজেক্ট সংরক্ষণ করে, যার মধ্যে চালানো যায় এমন কোড অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এটি মডেলটিকে একটি প্রোগ্রাম হিসেবে বিবেচনা করে। এর বিপরীতে, ONNX মডেলের "কম্পিউটেশন গ্রাফ"—এর অপারেশন এবং ডেটা ফ্লোর একটি আরও বিমূর্ত উপস্থাপনা—সংরক্ষণ করার উপর মনোযোগ দেয়, কোনো নির্দিষ্ট কোড বাস্তবায়নের পরিবর্তে।

এই গ্রাফ-কেন্দ্রিক পদ্ধতিই ONNX-কে এর চমৎকার ক্রস-ফ্রেমওয়ার্ক বহনযোগ্যতা দেয় এবং এটিকে বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের জন্য অপটিমাইজ করার সুযোগ দেয়। মডেলের যুক্তিকে একটি উচ্চ স্তরে সংজ্ঞায়িত করে, এটি যে ফ্রেমওয়ার্কে প্রশিক্ষিত হয়েছিল তা থেকে স্বাধীন হয়ে যায়। এটি একটি উল্লেখযোগ্য ধারণাগত পরিবর্তন, একটি ফ্রেমওয়ার্ক-নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন থেকে একটি পোর্টেবল কম্পিউটেশনাল উপস্থাপনায় সরে আসা। যদিও এটি ডিপ্লয়মেন্টের নমনীয়তা ব্যাপকভাবে উন্নত করে, এটি আর্কিটেকচারাল ব্যাকডোরের মতো নতুন নিরাপত্তা উদ্বেগও তৈরি করে, যার জন্য পিকেল-ভিত্তিক ফরম্যাটের জন্য ব্যবহৃত নিরাপত্তা কৌশলগুলোর চেয়ে ভিন্ন কৌশলের প্রয়োজন হয়।

৩.৩. GGUF (GPT-জেনারেটেড ইউনিফাইড ফরম্যাট)

GGUF (GPT-জেনারেটেড ইউনিফাইড ফরম্যাট) হলো একটি ফাইল ফরম্যাট যা বিশেষভাবে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ এবং চালানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি এর পূর্বসূরি GGML-এর একটি উন্নত সংস্করণ এবং এলএলএমগুলোকে ব্যবহার করা সহজ করার লক্ষ্য রাখে, বিশেষ করে ব্যক্তিগত কম্পিউটারে।

বৈশিষ্ট্য এবং প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্র

GGUF এলএলএমগুলোকে ছোট এবং অনেক দ্রুত লোড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি স্থানীয়ভাবে মডেল চালানোর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে স্টোরেজ স্পেস এবং র‍্যাম প্রায়শই সীমিত থাকে। ফরম্যাটটি এটি অর্জনের জন্য "উন্নত কম্প্রেশন কৌশল" ব্যবহার করে। এটি একটি মডেলের ওয়েট, আর্কিটেকচার এবং মেটাডেটা প্যাকেজ করার একটি স্ট্যান্ডার্ড উপায়ও সরবরাহ করে, যা নিশ্চিত করে যে এটি বিভিন্ন সফটওয়্যারে ধারাবাহিকভাবে কাজ করে, বিশেষ করে llama.cpp-ভিত্তিক ইনফারেন্স ইঞ্জিনগুলোর সাথে।

GGUF-এর একটি মূল বৈশিষ্ট্য হলো কোয়ান্টাইজেশনের জন্য এর চমৎকার সমর্থন। কোয়ান্টাইজেশন একটি মডেলের ওয়েটের সংখ্যাসূচক নির্ভুলতা হ্রাস করে (যেমন, ১৬-বিট থেকে ৪-বিট সংখ্যা), যা ফাইলের আকার এবং এটি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় গণনা নাটকীয়ভাবে কমিয়ে দেয়। GGUF মডেলগুলো বিভিন্ন কোয়ান্টাইজেশন স্তরে (Q2 থেকে Q8 পর্যন্ত) পাওয়া যায়, যা আকার এবং গুণমানের মধ্যে বিভিন্ন ট্রেড-অফ অফার করে।

• নিম্ন কোয়ান্টাইজেশন স্তর (যেমন Q2 বা Q3) খুব ছোট ফাইলের ফলাফল দেয় যা কম র‍্যামযুক্ত হার্ডওয়্যারে চলতে পারে, তবে মডেলের গুণমানে সামান্য হ্রাস পেতে পারে।
• উচ্চ কোয়ান্টাইজেশন স্তর (যেমন Q6 বা Q8) উন্নত গুণমান বজায় রাখে তবে আরও বেশি স্টোরেজ এবং র‍্যামের প্রয়োজন হয়।

GGUF-এর প্রাথমিক ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলো হলো:

• স্থানীয় এলএলএম ডিপ্লয়মেন্ট: Ollama-এর মতো টুলগুলো ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব কম্পিউটারে শক্তিশালী এলএলএম সহজে চালানোর জন্য GGUF ব্যবহার করে।
• অফলাইন এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট: অনেক অ্যাপ্লিকেশন ক্লাউড-ভিত্তিক এআই টুলগুলোর স্থানীয়, ব্যক্তিগত বিকল্প সরবরাহ করতে GGUF মডেল ব্যবহার করে।
• কোড সহায়তা: আইডিই এবং কোড এডিটরগুলো বুদ্ধিমান কোড সমাপ্তির জন্য GGUF মডেল ব্যবহার করা শুরু করেছে।
• স্থানীয় চ্যাটবট: GGUF মডেলগুলো প্রায়শই ব্যক্তিগত এবং প্রতিক্রিয়াশীল কথোপকথনমূলক এআই সিস্টেমের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• এআই গবেষণা: এর নমনীয়তা এবং কোয়ান্টাইজেশন সমর্থন এটিকে গবেষকদের মধ্যে সহজলভ্য হার্ডওয়্যারে এলএলএম নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য জনপ্রিয় করে তুলেছে।

নিরাপত্তা বিবেচনা

জনপ্রিয় বিশ্বাসের বিপরীতে, অন্তর্নিহিত GGML লাইব্রেরিতে (যার উপর GGUF ভিত্তি করে) "ইনপুট ফাইলে অপর্যাপ্ত বৈধতা" সম্পর্কিত নথিভুক্ত দুর্বলতা রয়েছে। এই ত্রুটিগুলো "পার্সিংয়ের সময় সম্ভাব্যভাবে কাজে লাগানোর মতো মেমরি করাপশন দুর্বলতার" কারণ হতে পারে। নির্দিষ্ট নিরাপত্তা সমস্যা চিহ্নিত করা হয়েছে যেখানে অপরীক্ষিত ব্যবহারকারীর ইনপুট হিপ ওভারফ্লো ঘটাতে পারে, যা সম্ভাব্যভাবে একজন আক্রমণকারীকে ক্ষতিকারক কোড চালানোর সুযোগ দেয়।

একটি সাধারণ ভুল ধারণা রয়েছে যে একটি GGUF ফাইলে "কোড থাকতে পারে না" এবং এটি "শুধুমাত্র একটি মডেলফাইল।" তবে, Databricks-এর একটি নিরাপত্তা প্রতিবেদন দেখিয়েছে যে যদিও GGUF ফাইলটিতে এক্সিকিউটেবল পাইথন কোড থাকে না, একটি বিশেষভাবে তৈরি করা ফাইল পার্সার (ফাইলটি পড়া সফটওয়্যার) এর ত্রুটিগুলো কাজে লাগিয়ে মেমরি করাপশন এবং কোড এক্সিকিউশন অর্জন করতে পারে।

এই ঝুঁকিগুলো কমাতে, এটি সর্বোত্তম:

• সুপরিচিত, নির্ভরযোগ্য উৎস (যেমন Koboldcpp) থেকে মডেল এবং টুল ব্যবহার করুন।
• বিচ্ছিন্ন পরিবেশে (যেমন ডকার কন্টেইনার) এলএলএম চালান।
• অত্যন্ত সংবেদনশীল কাজের জন্য, কোনো ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই একটি ডেডিকেটেড মেশিন ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।

অসুবিধা

GGUF-এর একটি বড় অসুবিধা হলো বেশিরভাগ মডেল প্রথমে অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কে (যেমন PyTorch) তৈরি করা হয় এবং সেগুলোকে GGUF ফরম্যাটে রূপান্তর করতে হয়। এই রূপান্তর প্রক্রিয়া সবসময় সহজ নয়, এবং কিছু মডেল GGUF-সামঞ্জস্যপূর্ণ টুল দ্বারা সম্পূর্ণরূপে সমর্থিত নাও হতে পারে। উপরন্তু, একটি মডেল GGUF ফরম্যাটে থাকার পর তা পরিবর্তন বা ফাইন-টিউন করা সাধারণত "সরাসরি নয়।"

যদিও GGUF দ্রুত লোডিং এবং কার্যকর ভি-র‍্যাম ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রকৃত ইনফারেন্স স্পিড (মডেল কত দ্রুত প্রতিক্রিয়া তৈরি করে) কখনও কখনও আনকোয়ান্টাইজড মডেলের চেয়ে ধীর হতে পারে। এটি নিম্ন কোয়ান্টাইজেশন স্তরের সাথে ঘটতে পারে কারণ ইনফারেন্সের সময় ওয়েটগুলোকে ডিকোয়ান্টাইজ করার জন্য অতিরিক্ত কাজের প্রয়োজন হয়। GGUF-এর প্রধান পারফরম্যান্স সুবিধা হলো এটি ভি-র‍্যাম বাঁচিয়ে বড় মডেলগুলোকে কনজিউমার হার্ডওয়্যারে চালাতে সক্ষম করে, অগত্যা সেগুলোকে দ্রুততর করে না।

GGUF-এর সংজ্ঞায়িত বৈশিষ্ট্য হলো কোয়ান্টাইজেশনের সাথে এর গভীর একীকরণ, যা শক্তিশালী এলএলএমগুলোকে সীমিত ভি-র‍্যাম সহ "কনজিউমার-গ্রেড হার্ডওয়্যারে" চালানোর সুযোগ দেয়। এটি এআই-এর অ্যাক্সেসকে গণতন্ত্রীকরণ করতে সাহায্য করে। তবে, এই কার্যকারিতা ট্রেড-অফের সাথে জড়িত। যদিও কোয়ান্টাইজেশন মডেলগুলোকে ছোট করে, নিম্ন স্তরগুলো মডেলের গুণমান কিছুটা কমাতে পারে। এছাড়াও, ইনফারেন্স স্পিড কখনও কখনও আনকোয়ান্টাইজড মডেলের চেয়ে ধীর হতে পারে, বিশেষ করে যদি আনকোয়ান্টাইজড সংস্করণটি সম্পূর্ণরূপে ভি-র‍্যামে ফিট করে।

GGUF-এর "গতি" সুবিধা সাধারণত দ্রুত লোডিং এবং সীমিত হার্ডওয়্যারে একটি বড় মডেল চালানোর ক্ষমতা বোঝায়, র পারফরম্যান্স নয়। GGUF উন্নত মডেলগুলোকে আরও বেশি মানুষের কাছে সহজলভ্য করে "এআই-এর গণতন্ত্রীকরণ" প্রবণতাকে পুরোপুরি ধারণ করে। এর জন্য ব্যবহারকারীদের তাদের হার্ডওয়্যারের সীমাবদ্ধতার সাথে মডেলের গুণমানের ভারসাম্য বজায় রাখতে হয়। একাধিক কোয়ান্টাইজেশন স্তরের প্রাপ্যতা ব্যবহারকারীদের তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুযায়ী মডেলগুলোকে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়, যা স্থানীয় এআই কমিউনিটিতে ফরম্যাটটির জনপ্রিয়তার চাবিকাঠি।

৪. ফরম্যাটগুলোর তুলনামূলক বিশ্লেষণ

একটি উপযুক্ত মডেল সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাট নির্বাচন একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত যা নিরাপত্তা, পারফরম্যান্স, রিসোর্স দক্ষতা, আন্তঃকার্যকারিতা এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন প্রেক্ষাপটের মতো বিভিন্ন কারণের মধ্যে ভারসাম্য রক্ষার উপর নির্ভর করে। নীচের সারণীটি এই গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলো জুড়ে সেফটেনসর, CKPT, ONNX, এবং GGUF-এর একটি তুলনামূলক চিত্র প্রদান করে।

বৈশিষ্ট্য / ফরম্যাট	সেফটেনসর	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
প্রাথমিক উদ্দেশ্য	ডিপ লার্নিং মডেলের জন্য নিরাপদ, দ্রুত টেনসর স্টোরেজ	প্রশিক্ষণ চেকপয়েন্ট, মডেল প্যারামিটার, অবস্থা সংরক্ষণ	ক্রস-ফ্রেমওয়ার্ক আন্তঃকার্যকারিতা, বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে ডিপ্লয়মেন্ট	কার্যকর এলএলএম স্টোরেজ, কনজিউমার হার্ডওয়্যারে অপটিমাইজড স্থানীয় ইনফারেন্স
নিরাপত্তা প্রোফাইল	উচ্চ (ডিজাইনগতভাবে কোনো যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন নেই)	নিম্ন (পিকেল ডিসিরিয়ালাইজেশনের মাধ্যমে যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন)	মাঝারি (যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন নেই, তবে আর্কিটেকচারাল ব্যাকডোর সম্ভব)	মাঝারি (অন্তর্নিহিত লাইব্রেরির দুর্বলতা, কিন্তু ফাইলটি নিজে এক্সিকিউটেবল পাইথন কোড নয়)
লোডিং স্পিড	খুব দ্রুত (জিরো-কপি, লেজি লোডিং)	বিভিন্ন (সম্পূর্ণ লোডের কারণে সেফটেনসরের চেয়ে ধীর হতে পারে)	দ্রুত (অপটিমাইজড রানটাইম, গ্রাফ অপটিমাইজেশন)	দ্রুত (mmap, এলএলএম-এর জন্য কার্যকর)
মেমরি ব্যবহার	কার্যকর (লেজি লোডিং, আংশিক লোডিং)	উচ্চ হতে পারে (সম্পূর্ণ অবজেক্ট গ্রাফ লোড করে)	কার্যকর (রানটাইম অপটিমাইজেশন)	খুব কার্যকর (কোয়ান্টাইজেশন, ভি-র‍্যাম সাশ্রয়ী)
ডিস্ক স্পেস	কার্যকর (কম্প্রেশন, শুধুমাত্র টেনসর)	বিভিন্ন (বড় হতে পারে, সম্পূর্ণ অবস্থা অন্তর্ভুক্ত করে)	কার্যকর (প্রোটোবাফ ফরম্যাট)	খুব কার্যকর (কোয়ান্টাইজেশন, উন্নত কম্প্রেশন)
কোয়ান্টাইজেশন সাপোর্ট	হ্যাঁ, কিন্তু GGUF-এর চেয়ে কম নমনীয় (PyTorch-নির্ভর)	হ্যাঁ (ফ্রেমওয়ার্ক-নির্ভর)	সীমিত নেটিভ সাপোর্ট (টেনসরকে ভেঙে ফেলে)	শক্তিশালী (একাধিক স্তর, Q2-Q8, বিশেষায়িত ভ্যারিয়েন্ট)
বহনযোগ্যতা	উচ্চ (বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ জুড়ে)	নিম্ন (নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের সাথে শক্তভাবে সংযুক্ত)	খুব উচ্চ (ক্রস-ফ্রেমওয়ার্ক, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম, বিভিন্ন হার্ডওয়্যার)	উচ্চ (বিশেষ করে llama.cpp ইকোসিস্টেমের জন্য)
প্রাথমিক অ্যাপ্লিকেশন	নিরাপদ মডেল শেয়ারিং, Hugging Face ডিফল্ট	প্রশিক্ষণ, ফাইন-টিউনিং, গবেষণা, মডেল সংরক্ষণ	প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্ট, মোবাইল/এজ, আন্তঃকার্যকারিতা	স্থানীয় এলএলএম ইনফারেন্স, কনজিউমার হার্ডওয়্যার, চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন
মূল সুবিধা	ডিজাইনগতভাবে নিরাপত্তা, দ্রুত লোডিং, কম মেমরি ফুটপ্রিন্ট	প্রশিক্ষণ অবস্থা সংরক্ষণ, বিস্তারিত পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা	সর্বজনীন ডিপ্লয়মেন্ট, রানটাইম অপটিমাইজেশন, ফ্রেমওয়ার্ক অজ্ঞেয়বাদিতা	কনজিউমার হার্ডওয়্যারে এলএলএম কার্যকারিতা, নমনীয় কোয়ান্টাইজেশন
মূল অসুবিধা	C++ এ মেটাডেটার জন্য JSON পার্সার প্রয়োজন	যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন ঝুঁকি, বড় ফাইলের আকার	কাস্টম লেয়ারের জন্য জটিলতা, সীমিত নেটিভ কোয়ান্টাইজেশন	প্রায়শই রূপান্তর প্রয়োজন, নিম্ন কোয়ান্টের সাথে সম্ভাব্য ইনফারেন্স ধীরগতি

৫. উপসংহার

মেশিন লার্নিং মডেল ফরম্যাটের জগৎ ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, যা উন্নত নিরাপত্তা, পারফরম্যান্স এবং আন্তঃকার্যকারিতার প্রয়োজনীয়তা দ্বারা চালিত। পিকেল-ভিত্তিক CKPT ফাইলের মতো প্রচলিত ফরম্যাটগুলো গবেষণার জন্য নমনীয় ছিল কিন্তু যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশনের অনুমতি দিয়ে গুরুতর নিরাপত্তা ঝুঁকি তৈরি করেছিল। এটি নতুন, নিরাপদ ফরম্যাটের উন্নয়ন এবং গ্রহণের দিকে পরিচালিত করেছে।

সেফটেনসর এই পরিবর্তনের একটি প্রধান উদাহরণ। ডেটা থেকে কোডকে আলাদা করে এবং কার্যকর লোডিং কৌশল ব্যবহার করে, এটি ডিপ লার্নিং মডেল শেয়ার করার জন্য একটি নিরাপদ এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স বিকল্প সরবরাহ করে, বিশেষ করে Hugging Face ইকোসিস্টেমে। এর নিরাপত্তা এবং গতির দ্বৈত সুবিধা এটিকে আধুনিক এআই কর্মপ্রবাহে একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তুলেছে।

ONNX ফ্রেমওয়ার্কের অসামঞ্জস্যতার বড় সমস্যা সমাধান করে। মডেলগুলোকে বিমূর্ত কম্পিউটেশন গ্রাফ হিসেবে উপস্থাপন করে, এটি সেগুলোকে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যার জুড়ে ডিপ্লয় করার অনুমতি দেয়। যদিও ONNX পিকেলে দেখা যথেচ্ছ কোড এক্সিকিউশন প্রতিরোধ করে, এর নিজস্ব নিরাপত্তা উদ্বেগ রয়েছে, যেমন আর্কিটেকচারাল ব্যাকডোর, যার জন্য ভিন্ন প্রতিরক্ষামূলক ব্যবস্থার প্রয়োজন।

GGUF কনজিউমার হার্ডওয়্যারে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল চালানোর জন্য একটি বিশেষ সমাধান। এর শক্তিশালী কোয়ান্টাইজেশন বৈশিষ্ট্যগুলো নাটকীয়ভাবে মডেলের আকার এবং মেমরি ব্যবহার কমিয়ে দেয়, যা শক্তিশালী এলএলএমগুলোকে আরও বেশি মানুষের কাছে সহজলভ্য করে। তবে, এই কার্যকারিতা কখনও কখনও ধীর ইনফারেন্স গতির কারণ হতে পারে, এবং এর অন্তর্নিহিত লাইব্রেরিগুলো দুর্বলতা দেখিয়েছে যা ব্যবহারকারীদের সতর্ক থাকার প্রয়োজনীয়তা তৈরি করে।

শেষ পর্যন্ত, সেরা ফরম্যাটটি নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটের উপর নির্ভর করে।

• সেফটেনসর নিরাপদে এবং দক্ষতার সাথে ডিপ লার্নিং মডেল শেয়ার করার জন্য সেরা পছন্দ।
• ONNX বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক এবং হার্ডওয়্যার জুড়ে মডেল ডিপ্লয় করার জন্য আদর্শ।
• GGUF স্থানীয়, সম্পদ-সীমিত ডিভাইসে বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল চালানোর জন্য অতুলনীয় কার্যকারিতা প্রদান করে।

যদিও প্রচলিত CKPT ফরম্যাটগুলো নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে প্রশিক্ষণের অগ্রগতি সংরক্ষণের জন্য এখনও কার্যকর, তবে পাবলিক বিতরণের জন্য সেগুলোকে নিরাপদ বিকল্প দ্বারা প্রতিস্থাপিত করা হচ্ছে। এআই ক্ষেত্র যত পরিণত হবে, এই বিশেষায়িত ফরম্যাটগুলোর ক্রমাগত উন্নয়ন মেশিন লার্নিংয়ের শক্তি এবং নাগাল বাড়ানোর জন্য অপরিহার্য হবে।