Safetensory, CKPT, ONNX, GGUF a další klíčové formáty AI modelů [2025]

Růst umělé inteligence a strojového učení vytvořil zásadní potřebu metod pro ukládání a distribuci modelů, které jsou efektivní, bezpečné a kompatibilní s různými systémy. S rostoucí složitostí modelů a jejich nasazováním v rozmanitějších prostředích se volba serializačního formátu stává klíčovým rozhodnutím. Tato volba ovlivňuje výkon, využití zdrojů a bezpečnost systémů umělé inteligence.

Tato zpráva zkoumá přední formáty pro serializaci modelů, včetně Safetensors, CKPT, ONNX a GGUF. Zdůrazňuje jejich jedinečné vlastnosti, běžné způsoby použití a jejich vzájemné srovnání.

1. Úvod do serializace modelů v AI/ML

Serializace modelů je proces uložení natrénovaného modelu strojového učení do souboru. Tento soubor lze následně uložit, sdílet nebo znovu načíst pro pozdější použití, jako je provádění predikcí, pokračování v tréninku nebo provádění analýz. Tato schopnost je zásadní pro celý životní cyklus AI/ML, od výzkumu a vývoje až po rozsáhlé nasazení.

Kritická role formátů modelů v životním cyklu AI/ML

Ukládání modelů do standardního formátu je klíčové z několika důvodů:

• Reprodukovatelnost: Umožňuje přesnou replikaci a ověření výzkumných experimentů.
• Spolupráce: Standardní formáty usnadňují týmům sdílení modelů, což jim umožňuje spolupracovat a integrovat modely do větších systémů.
• Nasazení: Serializace přemění natrénovaný model na přenositelný soubor, který lze načíst a spustit v různých prostředích, od cloudových serverů po okrajová zařízení.
• Transfer learning: Umožňuje použití předtrénovaných modelů jako základu pro nové úkoly, což výrazně šetří čas a data potřebná k tréninku.

Přehled výzev, které řeší moderní formáty

S pokrokem strojového učení se moderní serializační formáty vyvinuly tak, aby řešily několik klíčových výzev:

• Bezpečnost: Hlavním problémem je bezpečnostní riziko u tradičních metod, zejména těch, které používají modul pickle v Pythonu. Tyto metody mohou umožnit spuštění škodlivého kódu při načítání modelu, což představuje vážnou bezpečnostní hrozbu, pokud model pochází z nedůvěryhodného zdroje.
• Výkon: Dnešní velké a složité modely vyžadují velmi rychlé načítání a efektivní správu paměti. To je obzvláště důležité pro zařízení s omezenými zdroji, jako jsou mobilní telefony, a pro aplikace, které vyžadují okamžitou odezvu.
• Přenositelnost a interoperabilita: Ve světě strojového učení se používá mnoho různých frameworků (jako PyTorch, TensorFlow a JAX). Jsou zapotřebí formáty, které umožňují snadný přesun modelů mezi těmito frameworky a jejich spuštění na různém hardwaru (GPU, TPU) bez nutnosti zásadních úprav.

V posledních letech se komunita AI přesunula k efektivnějším a bezpečnějším formátům, jako jsou GGUF a Safetensors, což odráží společné úsilí o řešení těchto problémů.

Dřívější metody pro ukládání modelů ML, jako je použití modulu pickle v PyTorchi pro jeho soubory .pt a .pth, byly zvoleny pro svou snadnost použití. Mohly snadno ukládat složité objekty Pythonu, včetně návrhu modelu i jeho stavu tréninku (jako je optimalizátor). I když to bylo pro výzkum v prostředí Pythonu pohodlné, vytvořilo to zásadní bezpečnostní slabinu. Modul pickle je navržen tak, že umožňuje spuštění jakéhokoli kódu vloženého do souboru během procesu načítání. To znamená, že načtení zdánlivě neškodného modelu z nedůvěryhodného zdroje by mohlo kompromitovat celý systém.

Vytvoření formátů jako Safetensors, spolu s rostoucím používáním ONNX a GGUF, je přímou odpovědí na toto bezpečnostní riziko, stejně jako na potřebu lepšího výkonu a přenositelnosti. Například formát Safetensors byl vytvořen speciálně proto, aby zabránil spuštění škodlivého kódu. To ukazuje, že jak obor strojového učení dospívá a AI se přesouvá z výzkumu do reálných aplikací, bezpečnost a efektivita již nejsou druhořadé, ale stávají se základními principy při navrhování nových formátů. Tato změna představuje nezbytný posun od flexibility zaměřené na výzkum k produkční bezpečnosti a robustnosti, čímž se napravuje „technický dluh“ starších, benevolentnějších metod.

Nativní formáty jednotlivých frameworků, jako jsou .pt/.pth pro PyTorch a .ckpt/.h5 pro TensorFlow/Keras, jsou úzce integrovány se svými specifickými frameworky. I když je to činí efektivními v rámci jednoho ekosystému, způsobuje to značné problémy s interoperabilitou. Model natrénovaný v jednom frameworku nelze snadno použít v jiném bez složitých konverzí nebo udržování oddělených systémů pro každý framework. To vede k nesourodým pracovním postupům ve vývoji a nasazení.

Formát Open Neural Network Exchange (ONNX) byl vytvořen, aby tyto bariéry prolomil. Poskytuje „multiplatformní“ a „dodavatelsky neutrální“ standard pro modely. Toho dosahuje definováním struktury modelu (jeho výpočetního grafu) abstraktním způsobem, který je nezávislý na jakémkoli jednotlivém frameworku. Podobně i GGUF, ačkoliv byl původně vytvořen pro projekt llama.cpp, se také zaměřuje na zlepšení kompatibility velkých jazykových modelů (LLM) napříč různými platformami.

Dnešní rozmanitost formátů odráží klíčové napětí v odvětví ML: touhu po specifických funkcích frameworku během vývoje (např. dynamický graf PyTorche pro flexibilitu ve výzkumu) versus potřebu univerzálního, efektivního a bezpečného nasazení. Toto napětí znamená, že bude i nadále existovat více formátů, což činí konverzní nástroje a pokročilé MLOps pipelines stále důležitějšími pro propojení vývoje modelů s nasazením. Různé formáty budou i nadále používány pro specifické fáze životního cyklu ML na základě jejich jedinečných silných stránek.

2. Seznámení s formátem Safetensors

Safetensors představuje významný krok vpřed v serializaci modelů, navržený speciálně k nápravě problémů s bezpečností a efektivitou tradičních metod ukládání modelů.

Definice a základní principy návrhu

Safetensors je moderní, bezpečný a rychlý serializační formát pro modely hlubokého učení, vytvořený společností Hugging Face. Jeho hlavním cílem je poskytnout bezpečný způsob ukládání a sdílení tenzorů – vícerozměrných polí, která jsou základními datovými stavebními kameny strojového učení. Formát je navržen tak, aby byl bezpečnější a rychlejší než starší formáty, jako je pickle.

Základním principem formátu Safetensors je striktní oddělení vah modelu (tenzorů) od jakéhokoli spustitelného kódu. Tento design přímo řeší bezpečnostní slabiny, které se nacházejí ve starších serializačních metodách.

Klíčové vlastnosti

• Nulové kopírování (zero-copy) a líné načítání (lazy loading): Klíčem k výkonu Safetensors je jeho schopnost „nulového kopírování“. To umožňuje mapovat data modelu přímo z disku do paměti bez vytváření dalších kopií, což šetří paměť a zrychluje načítání. Podporuje také „líné načítání“, což znamená, že do paměti RAM se načítají pouze nezbytné části velkého modelu, když jsou potřeba. To je velmi užitečné pro extrémně velké modely nebo systémy s omezenou pamětí.
• Strukturované zpracování metadat: Každý soubor Safetensors obsahuje samostatnou sekci metadat ve formátu JSON. Tato sekce uvádí všechny tenzory v modelu s detaily, jako je jejich tvar, datový typ a název. Metadata ukazují na místo, kde jsou skutečná data tenzorů uložena odděleně v souboru, což zlepšuje čitelnost i bezpečnost.
• Ukládání pouze dat tenzorů: Nejdůležitější bezpečnostní vlastností Safetensors je, že je navržen tak, aby obsahoval „pouze surová data tenzorů a související metadata“. Svou architekturou „neumožňuje serializaci libovolného kódu Pythonu“. Tato základní volba návrhu eliminuje riziko spuštění škodlivého kódu při načítání modelu.
• Podpora kvantizace: Safetensors dokáže pracovat s kvantizovanými tenzory, což pomáhá zmenšit modely a snížit jejich paměťovou náročnost. Jeho podpora kvantizace však „není tak flexibilní jako u GGUF“, protože závisí na funkcích poskytovaných frameworkem PyTorch.

Hlavní výhody

• Zvýšená bezpečnost (zmírnění rizika spuštění libovolného kódu): To je největší výhoda formátu Safetensors. Svým návrhem zcela zabraňuje ukládání kódu Pythonu do souboru. Tím se eliminuje nejzávažnější bezpečnostní riziko, které se vyskytuje u formátů založených na pickle: spuštění škodlivého kódu při načítání modelu. Díky tomu je Safetensors nejlepší volbou pro sdílení a používání modelů z veřejných nebo nedůvěryhodných zdrojů. Formát také zahrnuje další bezpečnostní prvky, jako jsou „pokročilé šifrovací techniky“ a řízení přístupu k zabránění manipulace s daty.
• Optimalizace výkonu: Použití nulového kopírování a líného načítání vede k „rychlejšímu načítání a nižší spotřebě paměti“. Srovnávací testy ukazují, že je mnohem „rychlejší“ než pickle a může být „až 76,6x rychlejší na CPU a 2x rychlejší na GPU ve srovnání s tradičním způsobem ukládání v PyTorchi“.
• Přenositelnost: Formát je navržen tak, aby byl přenositelný, což znamená, že funguje napříč různými programovacími jazyky. To usnadňuje sdílení a používání modelů v různých softwarových systémech.
• Bezproblémová integrace: Safetensors se „bezproblémově integruje se stávajícími frameworky a knihovnami strojového učení“. To umožňuje vývojářům snadno přijmout tento bezpečnější formát, aniž by museli provádět zásadní změny ve svých současných pracovních postupech.

Srovnání s tradiční serializací (např. Pickle)

Modul pickle v Pythonu, který se používá pro soubory .pt a .pth v PyTorchi, je ze své podstaty nebezpečný. Umožňuje, aby byl jakýkoli kód skryt uvnitř serializovaného souboru a automaticky spuštěn při jeho načtení. Jedná se o dobře známou a závažnou zranitelnost, zejména při používání modelů stažených z veřejných webových stránek. Ačkoli nástroje jako picklescan mohou detekovat některé škodlivé vzory, nejsou stoprocentně spolehlivé a nemohou zaručit bezpečnost.

Formát Safetensors byl vytvořen speciálně pro řešení tohoto bezpečnostního problému. Tím, že v souboru povoluje pouze surová data tenzorů a strukturovaná metadata, odstraňuje možnost spuštění škodlivého kódu. Kromě bezpečnosti nabízí Safetensors také mnohem lepší výkon. Jeho design pro mapování paměti a líné načítání vede k výrazně rychlejšímu načítání a efektivnějšímu využití paměti ve srovnání s formátem pickle, který obvykle načítá celý model do paměti najednou.

Bezpečnostní chyba v modulu pickle v Pythonu znamená, že stažení souboru .pt nebo .pth z nedůvěryhodného zdroje není jen stahováním dat; je to jako spuštění potenciálně škodlivého programu. Je známo, že „neexistuje 100% spolehlivé řešení pro ověření bezpečnosti souboru pickle bez jeho spuštění“. To přenáší břemeno kontroly bezpečnosti souboru na uživatele, což je obtížné a nespolehlivé.

Safetensors tuto dynamiku mění tím, že redesignuje samotný formát tak, aby zabránil vložení škodlivého kódu. Přesouvá tak odpovědnost za bezpečnost z obtížného ověřování uživatelem na vestavěnou bezpečnost formátu. To představuje zásadní posun v komunitě open-source AI od přístupu „ověř a pak důvěřuj“ k modelu „důvěřuj díky designu“. Tato změna potvrzuje, že je téměř nemožné skenovat všechny možné hrozby ve složitých souborech. Blokováním vektoru útoku (spuštění libovolného kódu) Safetensors činí sdílení modelů bezpečnějším, podporuje spolupráci a usnadňuje používání předtrénovaných modelů širšímu okruhu lidí. Tento princip „důvěry díky designu“ je zásadní pro růst a bezpečnost celého ekosystému AI.

Ačkoli byl Safetensors vytvořen hlavně z bezpečnostních důvodů (k nápravě zranitelností pickle), přináší také významné zvýšení výkonu, jako je rychlejší načítání, nižší využití paměti a operace s nulovým kopírováním. Tyto výkonnostní zisky nejsou jen vedlejším efektem; jsou přímým důsledkem optimalizovaného designu Safetensors, který využívá mapování paměti a líné načítání k efektivnímu zpracování dat. Díky tomu je přirozeně efektivnější pro velké modely.

Tato kombinace zvýšené bezpečnosti a významného zlepšení výkonu byla klíčovým motorem jeho širokého přijetí. Kdyby Safetensors nabízel pouze lepší bezpečnost, jeho přijetí by mohlo být pomalejší, zejména mezi uživateli, kteří se na bezpečnost bezprostředně nezaměřují. Jasné a měřitelné výkonnostní výhody však poskytují silný důvod pro přechod všem, což urychluje jeho integraci do hlavních platforem, jako je Hugging Face. To ukazuje, že v oblasti AI inženýrství technologie často potřebuje nabídnout jak bezpečnostní, tak výkonnostní výhody, aby byla rychle a široce přijata průmyslem.

3. Přehled klíčových formátů modelů

Kromě Safetensors je ve světě strojového učení důležitých i několik dalších formátů, z nichž každý má své vlastní vlastnosti a případy použití.

3.1. CKPT (Checkpoints)

AI checkpoint není jeden typ souboru, ale spíše snímek stavu modelu uložený v určitém bodě během tréninku. Checkpointy jsou nezbytné pro ukládání pokroku během dlouhých tréninkových úloh.

Charakteristiky a typické případy použití

Checkpoint obvykle obsahuje naučené parametry modelu, jako jsou jeho váhy a biasy. Může také ukládat další důležité informace potřebné k obnovení tréninku, jako je stav optimalizátoru, aktuální číslo epochy a plán rychlosti učení. Přípony souborů pro checkpointy se liší podle frameworku. Pro PyTorch jsou to obvykle .pt nebo .pth, zatímco pro TensorFlow/Keras jsou to .ckpt nebo .h5.

Klíčové výhody souborů CKPT zahrnují:

• Reprodukovatelnost: Zajišťují, že se model chová konzistentně při opětovném načtení, což je zásadní pro ověřování výzkumu a udržování spolehlivého výkonu.
• Spolupráce: Snadno se sdílejí, což umožňuje vývojářům replikovat výsledky nebo stavět na stávající práci.
• Flexibilita: Formáty .pt/.pth pro PyTorch jsou obzvláště flexibilní, což usnadňuje ukládání a načítání modelů pro výzkumné účely.

Běžné případy použití souborů CKPT zahrnují:

• Obnovení tréninku: Pokračování v tréninkové relaci, která byla přerušena, což šetří značný čas a výpočetní zdroje.
• Dolaďování (Fine-tuning): Použití předtrénovaného modelu jako výchozího bodu pro trénink na novém, specifičtějším datovém souboru.
• Hodnocení modelu: Testování výkonu modelu v různých fázích tréninku, aniž by bylo nutné ho znovu trénovat.
• Inference: Načtení plně natrénovaného modelu do produkčního systému pro provádění predikcí.
• Výzkum a experimentování: Analýza vývoje modelu v čase a systematické ladění jeho parametrů.
• Transfer learning: Slouží jako silný výchozí bod pro související úkoly, což snižuje dobu tréninku a potřebu dat.
• Obnova po havárii: Funguje jako záloha pro obnovení práce po selhání během dlouhého tréninkového procesu.

Bezpečnostní aspekty

Největší bezpečnostní riziko u souborů CKPT, zejména formátů .pt a .pth pro PyTorch, pramení z jejich závislosti na modulu pickle v Pythonu. To znamená, že tyto soubory mohou být navrženy tak, aby obsahovaly a spouštěly škodlivý kód Pythonu při načtení (pokud je funkce torch.load použita bez nastavení weights_only=True). Tato zranitelnost (CWE-502: Deserializace nedůvěryhodných dat) může mít vážné následky, jako je krádež dat, změna chování modelu nebo dokonce úplné převzetí systému.

Průmysl si toto riziko uvědomil a formát Safetensors se ukázal jako bezpečnější možnost. Jak bylo poznamenáno, „většina AI checkpointů pro Stable Diffusion je uložena ve formátech jako .ckpt nebo .safetensors... .safetensors je bezpečnější alternativa navržená tak, aby zabránila spuštění škodlivého kódu.“ To ukazuje jasný trend směřující k bezpečnějším formátům pro sdílení modelů.

Checkpointy, zejména ve formátu .pt/.pth pro PyTorch, jsou známé svou „vysokou flexibilitou“. Tato flexibilita jim umožňuje ukládat nejen váhy modelu, ale také stav optimalizátoru a dokonce i vlastní třídy Pythonu, což je velmi užitečné pro přesné obnovení tréninku.

Tato stejná flexibilita však vytváří bezpečnostní zranitelnost. Protože formát může uložit jakýkoli objekt Pythonu, útočník může do souboru s modelem skrýt škodlivý kód. Když je soubor načten bez náležitých opatření, tento kód se spustí. To ilustruje základní kompromis v návrhu systémů: větší flexibilita často vede k většímu prostoru pro útok a větším bezpečnostním rizikům.

Řešením v průmyslu je přijetí formátů jako Safetensors pro distribuci modelů, i když flexibilnější formáty .pt/.pth se stále používají pro trénink v kontrolovaných prostředích. To ukazuje rostoucí pochopení, že různé fáze životního cyklu ML vyžadují různé úrovně bezpečnosti. Možnost uložit plný stav tréninku je nejlepší ponechat v důvěryhodném vývojovém prostředí, zatímco sdílení a nasazení vyžadují formáty s vestavěnými bezpečnostními zárukami.

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX, což je zkratka pro Open Neural Network Exchange, je otevřený standardní formát pro modely strojového učení. Je navržen tak, aby umožnil modelům fungovat napříč různými frameworky hlubokého učení.

Charakteristiky a primární případy použití

Soubor ONNX obsahuje kompletní strukturu modelu, včetně jeho sekvence operací (výpočetního grafu), naučených vah a dalších metadat. Hlavní silnou stránkou ONNX je, že funguje jako univerzální překladač. Modely natrénované ve frameworcích jako PyTorch, TensorFlow nebo scikit-learn lze převést do formátu ONNX, což umožňuje přístup „natrénuj jednou, nasaď kdekoli“.

Na rozdíl od formátů, které ukládají pouze váhy modelu (jako Safetensors nebo GGUF), ONNX zahrnuje i výpočetní graf modelu. Tato struktura založená na grafu poskytuje „větší flexibilitu při konverzi modelů mezi různými frameworky“. ONNX nabízí vynikající přenositelnost napříč mnoha platformami, zařízeními a hardwarovými akcelerátory (CPU, GPU, AI čipy). Modely jsou uloženy ve formátu Protobuf, což je efektivní, platformově neutrální způsob ukládání strukturovaných dat.

Primární případy použití pro ONNX zahrnují:

• Nasazení napříč frameworky: Spuštění modelu v jiném frameworku nebo prostředí, než ve kterém byl natrénován.
• Vysoce výkonná inference: ONNX Runtime je inferenční engine, který automaticky optimalizuje modely pro specifický hardware, což často vede k rychlejšímu výkonu.
• Nasazení na okrajových a mobilních zařízeních: Jeho malá velikost a optimalizovaný runtime činí ONNX dobrou volbou pro spouštění modelů na zařízeních s omezenými zdroji.
• Produkční systémy: Jeho robustnost a přenositelnost ho činí populárním pro nasazování modelů v náročných produkčních prostředích.

Bezpečnostní aspekty

Jemným, ale vážným bezpečnostním rizikem u modelů ONNX je možnost architektonických zadních vrátek (backdoor). Útočník by mohl upravit výpočetní graf modelu tak, aby obsahoval skrytou cestu, která se aktivuje pouze specifickými vstupy. Po aktivaci by tato zadní vrátka mohla způsobit, že model bude produkovat škodlivé nebo neočekávané výstupy, přičemž se bude při standardních vstupech chovat normálně, což ztěžuje detekci. Mezi další rizika patří útoky inverze modelu (extrahování citlivých tréninkových dat) a adverzariální útoky (použití škodlivých vstupů k oklamání modelu).

Doporučuje se několik postupů pro snížení těchto hrozeb:

• Digitálně podepisovat modely ONNX, aby bylo zajištěno, že nebyly pozměněny.
• Nasazovat modely v izolovaných prostředích, jako jsou kontejnery Docker, se silným zabezpečením sítě.
• Používat monitorovací nástroje ke sledování chování modelu a detekci anomálií.
• Dodržovat obecné osvědčené postupy v oblasti bezpečnosti, jako je sanitizace vstupů a udržování softwaru v aktuálním stavu.

ONNX je obecně bezpečnější než formáty založené na pickle, protože při načítání nespouští libovolný kód. Pokud však model ONNX používá vlastní vrstvy implementované externě, tyto vrstvy by mohly potenciálně obsahovat škodlivý kód Pythonu, pokud nejsou pečlivě spravovány.

Nevýhody

Ačkoli ONNX podporuje kvantizované modely, „nativně nepodporuje kvantizované tenzory“ tak hladce jako GGUF. Rozkládá je na samostatné tenzory celých čísel a škálovacích faktorů, což „může vést ke snížení kvality“. Konverze modelů se složitými nebo vlastními vrstvami, které nejsou v ONNX standardní, může být také obtížná a může vyžadovat vlastní práci, která by mohla zpomalit výkon.

Tradiční formáty založené na Python pickle (jako soubory .pt) ukládají objekty Pythonu, které mohou obsahovat spustitelný kód. Tím se s modelem zachází jako s programem. Naproti tomu ONNX se zaměřuje na uložení „výpočetního grafu“ modelu – abstraktnější reprezentace jeho operací a toku dat, spíše než konkrétní implementace kódu.

Tento přístup zaměřený na graf dává ONNX jeho vynikající přenositelnost napříč frameworky a umožňuje jeho optimalizaci pro různý hardware. Tím, že definuje logiku modelu na vyšší úrovni, stává se nezávislým na frameworku, ve kterém byl natrénován. Jedná se o významný koncepční posun, který se přesouvá od implementace specifické pro framework k přenosné výpočetní reprezentaci. I když to výrazně zlepšuje flexibilitu nasazení, vytváří to také nové bezpečnostní obavy, jako jsou architektonická zadní vrátka, která vyžadují jiné bezpečnostní strategie než ty používané pro formáty založené na pickle.

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) je formát souborů navržený speciálně pro efektivní ukládání a spouštění velkých jazykových modelů (LLM). Je to vylepšená verze svého předchůdce, GGML, a jejím cílem je usnadnit používání LLM, zejména na osobních počítačích.

Charakteristiky a primární případy použití

GGUF je navržen tak, aby zmenšil LLM a výrazně zrychlil jejich načítání. To je klíčové pro spouštění modelů lokálně, kde je často omezený úložný prostor a paměť RAM. Formát k dosažení tohoto cíle používá „pokročilé kompresní techniky“. Poskytuje také standardní způsob, jak zabalit váhy, architekturu a metadata modelu, což zajišťuje jeho konzistentní fungování napříč různým softwarem, zejména s inferenčními enginy založenými na llama.cpp.

Klíčovou vlastností GGUF je jeho vynikající podpora kvantizace. Kvantizace snižuje numerickou přesnost vah modelu (např. z 16bitových na 4bitová čísla), což drasticky snižuje velikost souboru a výpočetní náročnost potřebnou k jeho spuštění. Modely GGUF jsou k dispozici v různých úrovních kvantizace (od Q2 do Q8), které nabízejí řadu kompromisů mezi velikostí a kvalitou.

• Nižší úrovně kvantizace (jako Q2 nebo Q3) vedou k velmi malým souborům, které mohou běžet na hardwaru s menší pamětí RAM, ale mohou mít mírný pokles kvality modelu.
• Vyšší úrovně kvantizace (jako Q6 nebo Q8) si udržují lepší kvalitu, ale vyžadují více úložného prostoru a paměti RAM.

Primární případy použití pro GGUF zahrnují:

• Lokální nasazení LLM: Nástroje jako Ollama používají GGUF k tomu, aby uživatelům usnadnily spouštění výkonných LLM na jejich vlastních počítačích.
• Offline AI asistenti: Mnoho aplikací používá modely GGUF k poskytování lokálních, soukromých alternativ ke cloudovým nástrojům AI.
• Asistence při kódování: IDE a editory kódu začínají používat modely GGUF pro inteligentní doplňování kódu.
• Lokální chatboti: Modely GGUF se často používají pro soukromé a responzivní konverzační AI systémy.
• Výzkum AI: Jeho flexibilita a podpora kvantizace ho činí populárním mezi výzkumníky pro experimentování s LLM na dostupném hardwaru.

Bezpečnostní aspekty

Na rozdíl od všeobecného přesvědčení měla základní knihovna GGML (na které je GGUF založen) zdokumentované zranitelnosti související s „nedostatečným ověřením vstupního souboru“. Tyto chyby mohou vést k „potenciálně zneužitelným zranitelnostem poškození paměti během parsování“. Byly identifikovány specifické bezpečnostní problémy, kdy nekontrolovaný uživatelský vstup mohl způsobit přetečení haldy (heap overflow), což by útočníkovi potenciálně umožnilo spustit škodlivý kód.

Existuje běžná mylná představa, že soubor GGUF „nemůže obsahovat kód“ a je „pouze souborem s modelem“. Bezpečnostní zpráva od společnosti Databricks však ukázala, že ačkoli samotný soubor GGUF neobsahuje spustitelný kód Pythonu, speciálně vytvořený soubor může zneužít chyby v parseru (softwaru, který soubor čte) k poškození paměti a dosažení spuštění kódu.

Pro snížení těchto rizik je nejlepší:

• Používat modely a nástroje z dobře známých, renomovaných zdrojů (jako je Koboldcpp).
• Spouštět LLM v izolovaných prostředích (jako jsou kontejnery Docker).
• Pro vysoce citlivé úkoly zvážit použití dedikovaného stroje bez přístupu k internetu.

Nevýhody

Hlavní nevýhodou GGUF je, že většina modelů je nejprve vyvíjena v jiných frameworcích (jako PyTorch) a musí být převedena do formátu GGUF. Tento proces konverze není vždy snadný a některé modely nemusí být plně podporovány nástroji kompatibilními s GGUF. Kromě toho úprava nebo dolaďování modelu poté, co je ve formátu GGUF, obecně „není jednoduchá“.

Ačkoli je GGUF navržen pro rychlé načítání a efektivní využití VRAM, skutečná rychlost inference (jak rychle model generuje odpovědi) může být někdy pomalejší než u nekvantizovaných modelů. K tomu může dojít u nižších úrovní kvantizace kvůli dodatečné práci potřebné k dekvantizaci vah během inference. Hlavní výkonnostní výhodou GGUF je, že umožňuje běh velkých modelů na spotřebitelském hardwaru tím, že šetří VRAM, ne že je nutně zrychluje.

Definující vlastností GGUF je jeho hluboká integrace s kvantizací, která umožňuje spouštět výkonné LLM na „spotřebitelském hardwaru“ s omezenou VRAM. To pomáhá demokratizovat přístup k AI. Tato efektivita však zahrnuje kompromisy. Zatímco kvantizace zmenšuje modely, nižší úrovně mohou mírně snížit kvalitu modelu. Rychlost inference může být také někdy pomalejší než u nekvantizovaných modelů, zejména pokud se nekvantizovaná verze vejde celá do VRAM.

Výhoda „rychlosti“ GGUF se obvykle vztahuje na rychlejší načítání a schopnost spustit větší model na omezeném hardwaru, spíše než na hrubý výkon. GGUF dokonale vystihuje trend „demokratizace AI“ tím, že zpřístupňuje pokročilé modely více lidem. To vyžaduje, aby uživatelé vyvážili kvalitu modelu s omezeními svého hardwaru. Dostupnost více úrovní kvantizace umožňuje uživatelům přizpůsobit modely svým specifickým potřebám, což je klíčem k popularitě tohoto formátu v komunitě lokální AI.

4. Srovnávací analýza formátů

Výběr vhodného formátu pro serializaci modelu je strategické rozhodnutí, které závisí na vyvážení různých faktorů, včetně bezpečnosti, výkonu, efektivity zdrojů, interoperability a specifického kontextu aplikace. Níže uvedená tabulka poskytuje srovnávací přehled formátů Safetensors, CKPT, ONNX a GGUF napříč těmito kritickými dimenzemi.

Vlastnost / Formát	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
Primární účel	Bezpečné, rychlé ukládání tenzorů pro modely hlubokého učení	Tréninkové checkpointy, parametry modelu, zachování stavu	Interoperabilita napříč frameworky, nasazení na různorodém hardwaru	Efektivní ukládání LLM, optimalizovaná lokální inference na spotřebitelském hardwaru
Bezpečnostní profil	Vysoký (žádné spuštění libovolného kódu z principu)	Nízký (spuštění libovolného kódu přes deserializaci Pickle)	Střední (žádné spuštění libovolného kódu, ale možné architektonické zadní vrátka)	Střední (zranitelnosti podkladové knihovny, ale samotný soubor není spustitelný Python kód)
Rychlost načítání	Velmi rychlé (nulové kopírování, líné načítání)	Různé (může být pomalejší než Safetensors kvůli úplnému načtení)	Rychlé (optimalizovaný runtime, optimalizace grafu)	Rychlé (mmap, efektivní pro LLM)
Využití paměti	Efektivní (líné načítání, částečné načítání)	Může být vysoké (načítá celý graf objektů)	Efektivní (optimalizace runtime)	Velmi efektivní (kvantizace, úspora VRAM)
Místo na disku	Efektivní (komprese, pouze tenzory)	Různé (může být velké, obsahuje plný stav)	Efektivní (formát Protobuf)	Velmi efektivní (kvantizace, pokročilá komprese)
Podpora kvantizace	Ano, ale méně flexibilní než GGUF (závislé na PyTorchi)	Ano (závislé na frameworku)	Omezená nativní podpora (rozkládá tenzory)	Robustní (více úrovní, Q2-Q8, specializované varianty)
Přenositelnost	Vysoká (napříč různými programovacími jazyky)	Nízká (úzce spjato se specifickými frameworky)	Velmi vysoká (napříč frameworky, platformami, různorodým hardwarem)	Vysoká (zejména pro ekosystém llama.cpp)
Primární aplikace	Bezpečné sdílení modelů, výchozí formát Hugging Face	Trénink, dolaďování, výzkum, ukládání modelů	Produkční nasazení, mobilní/okrajová zařízení, interoperabilita	Lokální inference LLM, spotřebitelský hardware, chatovací aplikace
Klíčová výhoda	Bezpečnost z principu, rychlé načítání, nízká paměťová náročnost	Zachování stavu tréninku, detailní reprodukovatelnost	Univerzální nasazení, optimalizace runtime, nezávislost na frameworku	Efektivita LLM na spotřebitelském hardwaru, flexibilní kvantizace
Klíčová nevýhoda	Parser JSON vyžadovaný pro metadata v C++	Riziko spuštění libovolného kódu, velké soubory	Složitost pro vlastní vrstvy, omezená nativní kvantizace	Často nutná konverze, potenciální zpomalení inference u nižších kvantizací

5. Závěr

Svět formátů modelů strojového učení se neustále vyvíjí, poháněn potřebou lepší bezpečnosti, výkonu a interoperability. Tradiční formáty, jako jsou soubory CKPT založené na pickle, byly flexibilní pro výzkum, ale zavedly vážná bezpečnostní rizika tím, že umožňovaly spuštění libovolného kódu. To vedlo k vývoji a přijetí novějších, bezpečnějších formátů.

Safetensors je předním příkladem tohoto posunu. Oddělením dat od kódu a použitím efektivních technik načítání nabízí bezpečnou a vysoce výkonnou alternativu pro sdílení modelů hlubokého učení, zejména v ekosystému Hugging Face. Jeho dvojí výhody – bezpečnost a rychlost – z něj učinily populární volbu v moderních AI pracovních postupech.

ONNX řeší hlavní problém nekompatibility mezi frameworky. Reprezentací modelů jako abstraktních výpočetních grafů umožňuje jejich nasazení na různém hardwaru a softwaru. Ačkoli ONNX zabraňuje spuštění libovolného kódu, jak je tomu u pickle, má své vlastní bezpečnostní obavy, jako jsou architektonická zadní vrátka, která vyžadují odlišná ochranná opatření.

GGUF je specializované řešení pro spouštění velkých jazykových modelů na spotřebitelském hardwaru. Jeho výkonné funkce kvantizace dramaticky snižují velikost modelu a využití paměti, čímž zpřístupňují výkonné LLM více lidem. Tato efektivita však může někdy vést k pomalejším rychlostem inference a jeho podkladové knihovny vykazují zranitelnosti, které vyžadují opatrnost uživatelů.

Nakonec, nejlepší formát závisí na specifickém kontextu.

• Safetensors je nejlepší volbou pro bezpečné a efektivní sdílení modelů hlubokého učení.
• ONNX je ideální pro nasazování modelů napříč různými frameworky a hardwarem.
• GGUF nabízí bezkonkurenční efektivitu pro spouštění velkých jazykových modelů na lokálních zařízeních s omezenými zdroji.

Zatímco tradiční formáty CKPT jsou stále užitečné pro ukládání pokroku v tréninku v kontrolovaných prostředích, pro veřejnou distribuci jsou nahrazovány bezpečnějšími alternativami. Jak obor AI dospívá, bude pokračující vývoj těchto specializovaných formátů zásadní pro posouvání síly a dosahu strojového učení.