Safetensors, CKPT, ONNX, GGUF και Άλλοι Βασικοί Μορφότυποι Μοντέλων ΤΝ [2025]

Η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης έχει δημιουργήσει μια κρίσιμη ανάγκη για μεθόδους αποθήκευσης και διανομής μοντέλων που να είναι αποδοτικές, ασφαλείς και συμβατές με διαφορετικά συστήματα. Καθώς τα μοντέλα γίνονται πιο πολύπλοκα και χρησιμοποιούνται σε πιο ποικίλα περιβάλλοντα, η επιλογή του μορφότυπου σειριοποίησης αποτελεί μια απόφαση-κλειδί. Αυτή η επιλογή επηρεάζει την απόδοση, τη χρήση πόρων και την ασφάλεια των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η έκθεση εξετάζει κορυφαίους μορφότυπους σειριοποίησης μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων των Safetensors, CKPT, ONNX και GGUF. Επισημαίνει τα μοναδικά τους χαρακτηριστικά, τις κοινές χρήσεις τους και πώς συγκρίνονται μεταξύ τους.

1. Εισαγωγή στη Σειριοποίηση Μοντέλων στην ΤΝ/ΜΜ

Η σειριοποίηση μοντέλων είναι η διαδικασία αποθήκευσης ενός εκπαιδευμένου μοντέλου μηχανικής μάθησης σε ένα αρχείο. Αυτό το αρχείο μπορεί στη συνέχεια να αποθηκευτεί, να διαμοιραστεί ή να φορτωθεί ξανά για μελλοντική χρήση, όπως για την πραγματοποίηση προβλέψεων, τη συνέχιση της εκπαίδευσης ή την εκτέλεση αναλύσεων. Αυτή η δυνατότητα είναι απαραίτητη για ολόκληρο τον κύκλο ζωής της ΤΝ/ΜΜ, από την έρευνα και την ανάπτυξη έως την ανάπτυξη σε μεγάλη κλίμακα.

Ο Κρίσιμος Ρόλος των Μορφότυπων Μοντέλων στον Κύκλο Ζωής της ΤΝ/ΜΜ

Η αποθήκευση μοντέλων σε έναν τυποποιημένο μορφότυπο είναι ζωτικής σημασίας για διάφορους λόγους:

• Αναπαραγωγιμότητα: Επιτρέπει την ακριβή αναπαραγωγή και επικύρωση ερευνητικών πειραμάτων.
• Συνεργασία: Οι τυποποιημένοι μορφότυποι διευκολύνουν τις ομάδες να μοιράζονται μοντέλα, επιτρέποντάς τους να συνεργάζονται και να ενσωματώνουν μοντέλα σε μεγαλύτερα συστήματα.
• Ανάπτυξη σε παραγωγικό περιβάλλον (Deployment): Η σειριοποίηση μετατρέπει ένα εκπαιδευμένο μοντέλο σε ένα φορητό αρχείο που μπορεί να φορτωθεί και να εκτελεστεί σε διάφορα περιβάλλοντα, από διακομιστές νέφους (cloud) έως συσκευές παρυφών (edge devices).
• Μεταφορά γνώσης (Transfer Learning): Επιτρέπει τη χρήση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων ως βάση για νέες εργασίες, γεγονός που εξοικονομεί σημαντικό χρόνο εκπαίδευσης και δεδομένα.

Επισκόπηση των Προκλήσεων που Αντιμετωπίζουν οι Σύγχρονοι Μορφότυποι

Καθώς η μηχανική μάθηση έχει εξελιχθεί, οι σύγχρονοι μορφότυποι σειριοποίησης έχουν αναπτυχθεί για να επιλύσουν πολλές βασικές προκλήσεις:

• Ασφάλεια: Μια σημαντική ανησυχία είναι ο κίνδυνος ασφάλειας στις παραδοσιακές μεθόδους, ειδικά σε εκείνες που χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη pickle της Python. Αυτές οι μέθοδοι μπορούν να επιτρέψουν την εκτέλεση κακόβουλου κώδικα κατά τη φόρτωση ενός μοντέλου, δημιουργώντας μια σοβαρή απειλή ασφαλείας εάν το μοντέλο προέρχεται από μια μη αξιόπιστη πηγή.
• Απόδοση: Τα σημερινά μεγάλα και πολύπλοκα μοντέλα απαιτούν πολύ γρήγορη φόρτωση και αποδοτική διαχείριση μνήμης. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για συσκευές με περιορισμένους πόρους, όπως τα κινητά τηλέφωνα, και για εφαρμογές που χρειάζονται άμεσες αποκρίσεις.
• Φορητότητα και Διαλειτουργικότητα: Ο κόσμος της μηχανικής μάθησης χρησιμοποιεί πολλά διαφορετικά πλαίσια (όπως PyTorch, TensorFlow και JAX). Απαιτούνται μορφότυποι που επιτρέπουν στα μοντέλα να μετακινούνται εύκολα μεταξύ αυτών των πλαισίων και να εκτελούνται σε διαφορετικό υλικό (GPUs, TPUs) χωρίς σημαντικές τροποποιήσεις.

Τα τελευταία χρόνια, η κοινότητα της ΤΝ έχει στραφεί προς πιο αποδοτικούς και ασφαλείς μορφότυπους όπως οι GGUF και Safetensors, αντανακλώντας μια συλλογική προσπάθεια για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων.

Οι πρώιμες μέθοδοι για την αποθήκευση μοντέλων ΜΜ, όπως η χρήση της βιβλιοθήκης pickle της Python από το PyTorch για τα αρχεία του .pt και .pth, επιλέχθηκαν για την ευκολία χρήσης τους. Μπορούσαν εύκολα να αποθηκεύσουν πολύπλοκα αντικείμενα Python, συμπεριλαμβανομένου τόσο του σχεδιασμού του μοντέλου όσο και της κατάστασης εκπαίδευσής του (όπως ο βελτιστοποιητής). Ενώ αυτό ήταν βολικό για την έρευνα σε περιβάλλον Python, δημιούργησε ένα σημαντικό κενό ασφαλείας. Η βιβλιοθήκη pickle είναι σχεδιασμένη με τέτοιο τρόπο ώστε να της επιτρέπει να εκτελεί οποιονδήποτε κώδικα είναι ενσωματωμένος σε ένα αρχείο κατά τη διαδικασία φόρτωσης. Αυτό σημαίνει ότι η φόρτωση ενός φαινομενικά αβλαβούς μοντέλου από μια μη αξιόπιστη πηγή θα μπορούσε να θέσει σε κίνδυνο ένα ολόκληρο σύστημα.

Η δημιουργία μορφότυπων όπως οι Safetensors, μαζί με την αυξανόμενη χρήση των ONNX και GGUF, αποτελεί άμεση απάντηση σε αυτόν τον κίνδυνο ασφαλείας, καθώς και στην ανάγκη για καλύτερη απόδοση και φορητότητα. Οι Safetensors, για παράδειγμα, δημιουργήθηκαν ειδικά για να αποτρέπουν την εκτέλεση κακόβουλου κώδικα. Αυτό δείχνει ότι καθώς ο τομέας της μηχανικής μάθησης ωριμάζει και η ΤΝ μετακινείται από την έρευνα σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου, η ασφάλεια και η αποδοτικότητα δεν είναι πλέον δευτερεύουσες σκέψεις αλλά βασικές αρχές στο σχεδιασμό νέων μορφότυπων. Αυτή η αλλαγή αντιπροσωπεύει μια αναγκαία μετάβαση από την ευελιξία που εστιάζει στην έρευνα στην ασφάλεια και την ευρωστία σε επίπεδο παραγωγής, διορθώνοντας το «τεχνικό χρέος» παλαιότερων, πιο ανεκτικών μεθόρων.

Οι εγγενείς μορφότυποι των πλαισίων, όπως οι .pt/.pth για το PyTorch και οι .ckpt/.h5 για το TensorFlow/Keras, είναι στενά ενσωματωμένοι με τα συγκεκριμένα τους πλαίσια. Ενώ αυτό τους καθιστά αποδοτικούς εντός ενός ενιαίου οικοσυστήματος, προκαλεί σημαντικά προβλήματα διαλειτουργικότητας. Ένα μοντέλο εκπαιδευμένο σε ένα πλαίσιο δεν μπορεί να χρησιμοποιηθεί εύκολα σε ένα άλλο χωρίς πολύπλοκες μετατροπές ή τη διατήρηση ξεχωριστών συστημάτων για κάθε πλαίσιο. Αυτό οδηγεί σε αποσυνδεδεμένες ροές εργασίας ανάπτυξης και εφαρμογής.

Ο μορφότυπος Open Neural Network Exchange (ONNX) δημιουργήθηκε για να καταρρίψει αυτά τα εμπόδια. Παρέχει ένα «διαπλατφορμικό» και «ουδέτερο ως προς τον προμηθευτή» πρότυπο για τα μοντέλα. Το επιτυγχάνει αυτό ορίζοντας τη δομή του μοντέλου (τον γράφο υπολογισμών του) με έναν αφηρημένο τρόπο που είναι ανεξάρτητος από οποιοδήποτε μεμονωμένο πλαίσιο. Ομοίως, ο GGUF, αν και αρχικά δημιουργήθηκε για το έργο llama.cpp, εστιάζει επίσης στη βελτίωση της συμβατότητας για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) σε διαφορετικές πλατφόρμες.

Η ποικιλία των μορφότυπων σήμερα αντανακλά μια βασική ένταση στη βιομηχανία της ΜΜ: την επιθυμία για χαρακτηριστικά συγκεκριμένα του πλαισίου κατά την ανάπτυξη (π.χ., ο δυναμικός γράφος του PyTorch για ερευνητική ευελιξία) έναντι της ανάγκης για καθολική, αποδοτική και ασφαλή ανάπτυξη. Αυτή η ένταση σημαίνει ότι πολλοί μορφότυποι θα συνεχίσουν να υπάρχουν, καθιστώντας τα εργαλεία μετατροπής και τις προηγμένες διοχετεύσεις MLOps όλο και πιο ζωτικής σημασίας για τη σύνδεση της ανάπτυξης μοντέλων με την εφαρμογή τους. Διαφορετικοί μορφότυποι θα συνεχίσουν να χρησιμοποιούνται για συγκεκριμένα στάδια του κύκλου ζωής της ΜΜ με βάση τα μοναδικά τους πλεονεκτήματα.

2. Κατανοώντας τους Safetensors

Οι Safetensors αποτελούν ένα σημαντικό βήμα προόδου στη σειριοποίηση μοντέλων, σχεδιασμένοι ειδικά για να διορθώσουν τα προβλήματα ασφάλειας και αποδοτικότητας των παραδοσιακών μεθόδων αποθήκευσης μοντέλων.

Ορισμός και Βασικές Αρχές Σχεδιασμού

Οι Safetensors είναι ένας σύγχρονος, ασφαλής και γρήγορος μορφότυπος σειριοποίησης για μοντέλα βαθιάς μάθησης, που δημιουργήθηκε από τη Hugging Face. Ο κύριος στόχος του είναι να παρέχει έναν ασφαλή τρόπο αποθήκευσης και κοινοποίησης τανυστών (tensors)—των πολυδιάστατων πινάκων που αποτελούν τα βασικά δομικά στοιχεία δεδομένων της μηχανικής μάθησης. Ο μορφότυπος είναι σχεδιασμένος για να είναι ασφαλέστερος και γρηγορότερος από παλαιότερους μορφότυπους όπως το pickle.

Μια βασική αρχή των Safetensors είναι ο αυστηρός διαχωρισμός των βαρών του μοντέλου (τανυστές) από οποιονδήποτε εκτελέσιμο κώδικα. Αυτός ο σχεδιασμός αντιμετωπίζει άμεσα τα κενά ασφαλείας που βρίσκονται σε παλαιότερες μεθόδους σειριοποίησης.

Βασικά Χαρακτηριστικά

• Μηδενική Αντιγραφή (Zero-copy) και Βραδεία Φόρτωση (Lazy Loading): Ένα κλειδί για την απόδοση των Safetensors είναι η δυνατότητα «μηδενικής αντιγραφής». Αυτό επιτρέπει στα δεδομένα του μοντέλου να αντιστοιχίζονται απευθείας από τον δίσκο στη μνήμη χωρίς τη δημιουργία επιπλέον αντιγράφων, εξοικονομώντας μνήμη και επιταχύνοντας τη φόρτωση. Υποστηρίζει επίσης τη «βραδεία φόρτωση», που σημαίνει ότι μόνο τα απαραίτητα μέρη ενός μεγάλου μοντέλου φορτώνονται στη RAM όταν χρειάζεται. Αυτό είναι πολύ χρήσιμο για εξαιρετικά μεγάλα μοντέλα ή συστήματα με περιορισμένη μνήμη.
• Δομημένη Διαχείριση Μεταδεδομένων: Κάθε αρχείο Safetensors περιλαμβάνει ένα ξεχωριστό τμήμα μεταδεδομένων σε μορφή JSON. Αυτό το τμήμα παραθέτει όλους τους τανυστές στο μοντέλο με λεπτομέρειες όπως το σχήμα, τον τύπο δεδομένων και το όνομά τους. Τα μεταδεδομένα υποδεικνύουν πού είναι αποθηκευμένα ξεχωριστά τα πραγματικά δεδομένα του τανυστή στο αρχείο, γεγονός που βελτιώνει τόσο την αναγνωσιμότητα όσο και την ασφάλεια.
• Αποθήκευση Δεδομένων Μόνο για Τανυστές: Το πιο σημαντικό χαρακτηριστικό ασφαλείας των Safetensors είναι ότι είναι σχεδιασμένοι για να περιέχουν «μόνο ακατέργαστα δεδομένα τανυστών και τα σχετικά μεταδεδομένα». Από την αρχιτεκτονική του, «δεν επιτρέπει τη σειριοποίηση αυθαίρετου κώδικα Python». Αυτή η θεμελιώδης σχεδιαστική επιλογή εξαλείφει τον κίνδυνο εκτέλεσης κακόβουλου κώδικα κατά τη φόρτωση ενός μοντέλου.
• Υποστήριξη Κβαντοποίησης: Οι Safetensors μπορούν να χειριστούν κβαντοποιημένους τανυστές, γεγονός που βοηθά στη μείωση του μεγέθους των μοντέλων και στη χρήση λιγότερης μνήμης. Ωστόσο, η υποστήριξη κβαντοποίησής τους «δεν είναι τόσο ευέλικτη όσο του GGUF», επειδή εξαρτάται από τα χαρακτηριστικά που παρέχει το πλαίσιο PyTorch.

Κύρια Οφέλη

• Ενισχυμένη Ασφάλεια (Μετριασμός της Εκτέλεσης Αυθαίρετου Κώδικα): Αυτό είναι το μεγαλύτερο πλεονέκτημα των Safetensors. Εκ σχεδιασμού, εμποδίζει εντελώς την αποθήκευση κώδικα Python στο αρχείο. Αυτό εξαλείφει τον σοβαρότερο κίνδυνο ασφαλείας που εντοπίζεται σε μορφότυπους βασισμένους στο pickle: την εκτέλεση κακόβουλου κώδικα κατά τη φόρτωση ενός μοντέλου. Αυτό καθιστά τους Safetensors την καλύτερη επιλογή για την κοινοποίηση και χρήση μοντέλων από δημόσιες ή μη αξιόπιστες πηγές. Ο μορφότυπος περιλαμβάνει επίσης άλλα χαρακτηριστικά ασφαλείας, όπως «προηγμένες τεχνικές κρυπτογράφησης» και ελέγχους πρόσβασης για την αποτροπή της παραποίησης δεδομένων.
• Βελτιστοποίηση Απόδοσης: Η χρήση της μηδενικής αντιγραφής και της βραδείας φόρτωσης οδηγεί σε «ταχύτερους χρόνους φόρτωσης και χαμηλότερη χρήση μνήμης». Οι συγκριτικές δοκιμές δείχνουν ότι είναι πολύ «ταχύτερος» από το pickle και μπορεί να είναι «76,6 φορές ταχύτερος σε CPU και 2 φορές ταχύτερος σε GPU σε σύγκριση με την παραδοσιακή μέθοδο αποθήκευσης του PyTorch».
• Φορητότητα: Ο μορφότυπος είναι σχεδιασμένος για να είναι φορητός, που σημαίνει ότι λειτουργεί σε διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού. Αυτό διευκολύνει την κοινοποίηση και χρήση μοντέλων σε διάφορα συστήματα λογισμικού.
• Απρόσκοπτη Ενσωμάτωση: Οι Safetensors «ενσωματώνονται απρόσκοπτα με τα υπάρχοντα πλαίσια και βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης». Αυτό επιτρέπει στους προγραμματιστές να υιοθετήσουν εύκολα αυτόν τον ασφαλέστερο μορφότυπο, χωρίς να κάνουν σημαντικές αλλαγές στις τρέχουσες ροές εργασίας τους.

Σύγκριση με την Παραδοσιακή Σειριοποίηση (π.χ., Pickle)

Η βιβλιοθήκη pickle της Python, η οποία χρησιμοποιείται για τα αρχεία .pt και .pth του PyTorch, είναι εγγενώς μη ασφαλής. Επιτρέπει σε οποιονδήποτε κώδικα να κρυφτεί μέσα σε ένα σειριοποιημένο αρχείο και να εκτελεστεί αυτόματα κατά τη φόρτωση του αρχείου. Αυτό είναι ένα γνωστό και σοβαρό τρωτό σημείο, ειδικά όταν χρησιμοποιούνται μοντέλα που έχουν ληφθεί από δημόσιους ιστότοπους. Ενώ εργαλεία όπως το picklescan μπορούν να ανιχνεύσουν ορισμένα κακόβουλα μοτίβα, δεν είναι αλάνθαστα και δεν μπορούν να εγγυηθούν την ασφάλεια.

Οι Safetensors δημιουργήθηκαν ειδικά για να λύσουν αυτό το πρόβλημα ασφαλείας. Επιτρέποντας μόνο ακατέργαστα δεδομένα τανυστών και δομημένα μεταδεδομένα στο αρχείο, εξαλείφουν την πιθανότητα εκτέλεσης κακόβουλου κώδικα. Πέρα από την ασφάλεια, οι Safetensors προσφέρουν επίσης πολύ καλύτερη απόδοση. Ο σχεδιασμός τους για αντιστοίχιση μνήμης και βραδεία φόρτωση οδηγεί σε σημαντικά ταχύτερη φόρτωση και πιο αποδοτική χρήση μνήμης σε σύγκριση με το pickle, το οποίο συνήθως φορτώνει ολόκληρο το μοντέλο στη μνήμη ταυτόχρονα.

Το κενό ασφαλείας στο pickle της Python σημαίνει ότι η λήψη ενός αρχείου .pt ή .pth από μια μη αξιόπιστη πηγή δεν είναι απλώς η λήψη δεδομένων. είναι σαν να εκτελείτε ένα δυνητικά επιβλαβές πρόγραμμα. Είναι γνωστό ότι «δεν υπάρχει 100% αλάνθαστη λύση για την επαλήθευση της ασφάλειας ενός αρχείου pickle χωρίς εκτέλεση». Αυτό μεταθέτει το βάρος του ελέγχου της ασφάλειας του αρχείου στον χρήστη, κάτι που είναι δύσκολο και αναξιόπιστο.

Οι Safetensors αλλάζουν αυτή τη δυναμική επανασχεδιάζοντας τον ίδιο τον μορφότυπο για να αποτρέψουν την συμπερίληψη επιβλαβούς κώδικα εξαρχής. Μετατοπίζουν την ευθύνη για την ασφάλεια από τη δύσκολη διαδικασία επαλήθευσης του χρήστη στην ενσωματωμένη ασφάλεια του μορφότυπου. Αυτό σηματοδοτεί μια σημαντική αλλαγή στην κοινότητα της ΤΝ ανοιχτού κώδικα από μια προσέγγιση «επαλήθευσε και μετά εμπιστεύσου» σε ένα μοντέλο «εμπιστοσύνη εκ σχεδιασμού». Αυτή η αλλαγή αναγνωρίζει ότι είναι σχεδόν αδύνατο να σαρωθούν όλες οι πιθανές απειλές σε πολύπλοκα αρχεία. Μπλοκάροντας τον φορέα επίθεσης (εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα), οι Safetensors καθιστούν ασφαλέστερη την ευρεία κοινοποίηση μοντέλων, ενθαρρύνοντας τη συνεργασία και διευκολύνοντας περισσότερους ανθρώπους να χρησιμοποιούν προ-εκπαιδευμένα μοντέλα. Αυτή η αρχή της «εμπιστοσύνης εκ σχεδιασμού» είναι απαραίτητη για την ανάπτυξη και την ασφάλεια ολόκληρου του οικοσυστήματος της ΤΝ.

Ενώ οι Safetensors δημιουργήθηκαν κυρίως για λόγους ασφαλείας (για να διορθώσουν τα τρωτά σημεία του pickle), παρέχουν επίσης σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση, όπως ταχύτερη φόρτωση, χαμηλότερη χρήση μνήμης και λειτουργίες μηδενικής αντιγραφής. Αυτά τα οφέλη απόδοσης δεν είναι απλώς μια παρενέργεια. είναι άμεσο αποτέλεσμα του βελτιστοποιημένου σχεδιασμού των Safetensors, ο οποίος χρησιμοποιεί αντιστοίχιση μνήμης και βραδεία φόρτωση για την αποτελεσματική διαχείριση των δεδομένων. Αυτό τους καθιστά φυσικά πιο αποδοτικούς για μεγάλα μοντέλα.

Αυτός ο συνδυασμός ενισχυμένης ασφάλειας και σημαντικών βελτιώσεων στην απόδοση υπήρξε βασικός μοχλός για την ευρεία υιοθέτησή τους. Αν οι Safetensors προσέφεραν μόνο καλύτερη ασφάλεια, η υιοθέτησή τους μπορεί να ήταν πιο αργή, ιδιαίτερα μεταξύ των χρηστών που δεν εστιάζουν άμεσα στην ασφάλεια. Ωστόσο, τα σαφή και μετρήσιμα οφέλη απόδοσης παρέχουν έναν ισχυρό λόγο για όλους να μεταβούν, επιταχύνοντας την ενσωμάτωσή τους σε μεγάλες πλατφόρμες όπως η Hugging Face. Αυτό δείχνει ότι στη μηχανική της ΤΝ, μια τεχνολογία συχνά χρειάζεται να προσφέρει τόσο πλεονεκτήματα ασφάλειας όσο και απόδοσης για να γίνει γρήγορα και ευρέως αποδεκτή από τη βιομηχανία.

3. Επισκόπηση Βασικών Μορφότυπων Μοντέλων

Εκτός από τους Safetensors, πολλοί άλλοι μορφότυποι είναι σημαντικοί στον κόσμο της μηχανικής μάθησης, ο καθένας με τα δικά του χαρακτηριστικά και περιπτώσεις χρήσης.

3.1. CKPT (Σημεία Ελέγχου - Checkpoints)

Ένα σημείο ελέγχου (checkpoint) τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ένας ενιαίος τύπος αρχείου, αλλά μάλλον ένα στιγμιότυπο της κατάστασης ενός μοντέλου που αποθηκεύεται σε ένα συγκεκριμένο σημείο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Τα σημεία ελέγχου είναι απαραίτητα για την αποθήκευση της προόδου κατά τη διάρκεια μακροχρόνιων διαδικασιών εκπαίδευσης.

Χαρακτηριστικά και Τυπικές Περιπτώσεις Χρήσης

Ένα σημείο ελέγχου περιέχει συνήθως τις εκμαθημένες παραμέτρους ενός μοντέλου, όπως τα βάρη και τις πολώσεις του. Μπορεί επίσης να αποθηκεύσει άλλες σημαντικές πληροφορίες που απαιτούνται για τη συνέχιση της εκπαίδευσης, όπως την κατάσταση του βελτιστοποιητή, τον τρέχοντα αριθμό εποχής και το πρόγραμμα του ρυθμού εκμάθησης. Οι επεκτάσεις αρχείων για τα σημεία ελέγχου ποικίλλουν ανάλογα με το πλαίσιο. Για το PyTorch, είναι συνήθως .pt ή .pth, ενώ για το TensorFlow/Keras, είναι .ckpt ή .h5.

Τα βασικά οφέλη των αρχείων CKPT περιλαμβάνουν:

• Αναπαραγωγιμότητα: Εξασφαλίζουν ότι ένα μοντέλο συμπεριφέρεται με συνέπεια όταν φορτώνεται ξανά, κάτι που είναι ζωτικής σημασίας για την επικύρωση της έρευνας και τη διατήρηση αξιόπιστης απόδοσης.
• Συνεργασία: Είναι εύκολο να κοινοποιηθούν, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να αναπαράγουν αποτελέσματα ή να βασιστούν σε υπάρχουσα εργασία.
• Ευελιξία: Οι μορφότυποι .pt/.pth του PyTorch είναι ιδιαίτερα ευέλικτοι, καθιστώντας απλή την αποθήκευση και φόρτωση μοντέλων για ερευνητικούς σκοπούς.

Οι κοινές περιπτώσεις χρήσης για τα αρχεία CKPT περιλαμβάνουν:

• Συνέχιση Εκπαίδευσης: Συνέχιση μιας εκπαιδευτικής συνεδρίας που διακόπηκε, εξοικονομώντας σημαντικό χρόνο και υπολογιστικούς πόρους.
• Λεπτομερής Ρύθμιση (Fine-Tuning): Χρήση ενός προ-εκπαιδευμένου μοντέλου ως σημείο εκκίνησης για εκπαίδευση σε ένα νέο, πιο συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων.
• Αξιολόγηση Μοντέλου: Δοκιμή της απόδοσης ενός μοντέλου σε διαφορετικά στάδια της εκπαίδευσης χωρίς να χρειάζεται να επανεκπαιδευτεί.
• Εξαγωγή Συμπερασμάτων (Inference): Φόρτωση ενός πλήρως εκπαιδευμένου μοντέλου σε ένα σύστημα παραγωγής για την πραγματοποίηση προβλέψεων.
• Έρευνα και Πειραματισμός: Ανάλυση του τρόπου εξέλιξης ενός μοντέλου με την πάροδο του χρόνου και συστηματική ρύθμιση των παραμέτρων του.
• Μεταφορά Γνώσης: Χρησιμεύουν ως ένα ισχυρό σημείο εκκίνησης για σχετικές εργασίες, μειώνοντας τον χρόνο εκπαίδευσης και τις ανάγκες σε δεδομένα.
• Αποκατάσταση από Καταστροφή: Λειτουργούν ως αντίγραφο ασφαλείας για τη συνέχιση της εργασίας μετά από μια αποτυχία κατά τη διάρκεια μιας μακράς διαδικασίας εκπαίδευσης.

Ζητήματα Ασφαλείας

Ο μεγαλύτερος κίνδυνος ασφαλείας με τα αρχεία CKPT, ειδικά με τους μορφότυπους .pt και .pth του PyTorch, προέρχεται από την εξάρτησή τους από τη βιβλιοθήκη pickle της Python. Αυτό σημαίνει ότι αυτά τα αρχεία μπορούν να σχεδιαστούν για να περιέχουν και να εκτελούν κακόβουλο κώδικα Python κατά τη φόρτωσή τους (εάν η συνάρτηση torch.load χρησιμοποιείται χωρίς τη ρύθμιση weights_only=True). Αυτό το τρωτό σημείο (CWE-502: Αποσειριοποίηση Μη Αξιόπιστων Δεδομένων) μπορεί να έχει σοβαρές συνέπειες, όπως κλοπή δεδομένων, αλλοιωμένη συμπεριφορά του μοντέλου ή ακόμα και πλήρη κατάληψη του συστήματος.

Η βιομηχανία έχει αναγνωρίσει αυτόν τον κίνδυνο και οι Safetensors έχουν αναδειχθεί ως μια ασφαλέστερη επιλογή. Όπως σημειώνεται, «Τα περισσότερα σημεία ελέγχου του Stable Diffusion AI αποθηκεύονται σε μορφότυπους όπως .ckpt ή .safetensors... Οι .safetensors είναι μια ασφαλέστερη εναλλακτική, σχεδιασμένη για να αποτρέπει την εκτέλεση κακόβουλου κώδικα». Αυτό δείχνει μια σαφή τάση προς πιο ασφαλείς μορφότυπους για την κοινοποίηση μοντέλων.

Τα CKPTs, ιδιαίτερα στον μορφότυπο .pt/.pth του PyTorch, είναι γνωστά για την «υψηλή ευελιξία» τους. Αυτή η ευελιξία τους επιτρέπει να αποθηκεύουν όχι μόνο τα βάρη του μοντέλου, αλλά και την κατάσταση του βελτιστοποιητή, ακόμη και προσαρμοσμένες κλάσεις Python, κάτι που είναι πολύ χρήσιμο για την ακριβή συνέχιση της εκπαίδευσης.

Ωστόσο, αυτή ακριβώς η ευελιξία είναι που δημιουργεί το κενό ασφαλείας. Επειδή ο μορφότυπος μπορεί να αποθηκεύσει οποιοδήποτε αντικείμενο Python, ένας εισβολέας μπορεί να κρύψει κακόβουλο κώδικα μέσα σε ένα αρχείο μοντέλου. Όταν το αρχείο φορτώνεται χωρίς τις κατάλληλες προφυλάξεις, αυτός ο κώδικας εκτελείται. Αυτό απεικονίζει έναν θεμελιώδη συμβιβασμό στον σχεδιασμό συστημάτων: η μεγαλύτερη ευελιξία συχνά οδηγεί σε μεγαλύτερη επιφάνεια επίθεσης και μεγαλύτερους κινδύνους ασφαλείας.

Η λύση της βιομηχανίας είναι να υιοθετήσει μορφότυπους όπως οι Safetensors για τη διανομή μοντέλων, ακόμη και αν οι πιο ευέλικτοι μορφότυποι .pt/.pth εξακολουθούν να χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα. Αυτό δείχνει μια αυξανόμενη κατανόηση ότι τα διαφορετικά στάδια του κύκλου ζωής της ΜΜ απαιτούν διαφορετικά επίπεδα ασφάλειας. Η δυνατότητα αποθήκευσης της πλήρους κατάστασης εκπαίδευσης είναι καλύτερο να διατηρείται εντός ενός αξιόπιστου περιβάλλοντος ανάπτυξης, ενώ η κοινοποίηση και η εφαρμογή απαιτούν μορφότυπους με ενσωματωμένες εγγυήσεις ασφαλείας.

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

Το ONNX, που σημαίνει Open Neural Network Exchange, είναι ένας ανοιχτός μορφότυπος-πρότυπο για μοντέλα μηχανικής μάθησης. Είναι σχεδιασμένος για να επιτρέπει στα μοντέλα να λειτουργούν σε διαφορετικά πλαίσια βαθιάς μάθησης.

Χαρακτηριστικά και Κύριες Περιπτώσεις Χρήσης

Ένα αρχείο ONNX περιέχει την πλήρη δομή ενός μοντέλου, συμπεριλαμβανομένης της ακολουθίας των λειτουργιών του (ο γράφος υπολογισμών), των εκμαθημένων βαρών του και άλλων μεταδεδομένων. Ένα σημαντικό πλεονέκτημα του ONNX είναι ότι λειτουργεί ως καθολικός μεταφραστής. Μοντέλα που εκπαιδεύονται σε πλαίσια όπως το PyTorch, το TensorFlow ή το scikit-learn μπορούν να μετατραπούν στον μορφότυπο ONNX, επιτρέποντας μια προσέγγιση «εκπαίδευσε μία φορά, ανάπτυξε παντού».

Σε αντίθεση με τους μορφότυπους που αποθηκεύουν μόνο τα βάρη του μοντέλου (όπως οι Safetensors ή ο GGUF), το ONNX περιλαμβάνει τον γράφο υπολογισμών του μοντέλου. Αυτή η δομή που βασίζεται σε γράφο παρέχει «περισσότερη ευελιξία κατά τη μετατροπή μοντέλων μεταξύ διαφορετικών πλαισίων». Το ONNX προσφέρει εξαιρετική φορητότητα σε πολλές πλατφόρμες, συσκευές και επιταχυντές υλικού (CPUs, GPUs, τσιπ ΤΝ). Τα μοντέλα αποθηκεύονται σε μορφότυπο Protobuf, ο οποίος είναι ένας αποδοτικός, ουδέτερος ως προς την πλατφόρμα τρόπος αποθήκευσης δομημένων δεδομένων.

Οι κύριες περιπτώσεις χρήσης για το ONNX περιλαμβάνουν:

• Ανάπτυξη σε Διαφορετικά Πλαίσια (Cross-Framework Deployment): Εκτέλεση ενός μοντέλου σε διαφορετικό πλαίσιο ή περιβάλλον από αυτό στο οποίο εκπαιδεύτηκε.
• Εξαγωγή Συμπερασμάτων Υψηλής Απόδοσης: Το ONNX Runtime είναι ένας μηχανισμός εξαγωγής συμπερασμάτων που βελτιστοποιεί αυτόματα τα μοντέλα για συγκεκριμένο υλικό, οδηγώντας συχνά σε ταχύτερη απόδοση.
• Ανάπτυξη σε Συσκευές Παρυφών και Κινητές Συσκευές: Το μικρό του αποτύπωμα και ο βελτιστοποιημένος χρόνος εκτέλεσης καθιστούν το ONNX μια καλή επιλογή για την εκτέλεση μοντέλων σε συσκευές με περιορισμένους πόρους.
• Συστήματα Παραγωγής: Η ευρωστία και η φορητότητά του το καθιστούν δημοφιλές για την ανάπτυξη μοντέλων σε απαιτητικά περιβάλλοντα παραγωγής.

Ζητήματα Ασφαλείας

Ένας διακριτικός αλλά σοβαρός κίνδυνος ασφαλείας με τα μοντέλα ONNX είναι η πιθανότητα για αρχιτεκτονικές «κερκόπορτες» (backdoors). Ένας εισβολέας θα μπορούσε να τροποποιήσει τον γράφο υπολογισμών ενός μοντέλου για να συμπεριλάβει ένα κρυφό μονοπάτι που ενεργοποιείται μόνο από συγκεκριμένες εισόδους. Όταν ενεργοποιηθεί, αυτή η κερκόπορτα θα μπορούσε να κάνει το μοντέλο να παράγει κακόβουλα ή απροσδόκητα αποτελέσματα, ενώ ταυτόχρονα συμπεριφέρεται κανονικά σε τυπικές εισόδους, καθιστώντας δύσκολη την ανίχνευσή της. Άλλοι κίνδυνοι περιλαμβάνουν επιθέσεις αντιστροφής μοντέλου (εξαγωγή ευαίσθητων δεδομένων εκπαίδευσης) και ανταγωνιστικές επιθέσεις (adversarial attacks - χρήση κακόβουλων εισόδων για να ξεγελαστεί το μοντέλο).

Για να μειωθούν αυτές οι απειλές, συνιστώνται διάφορες πρακτικές:

• Ψηφιακή υπογραφή των μοντέλων ONNX για να διασφαλιστεί ότι δεν έχουν παραποιηθεί.
• Ανάπτυξη μοντέλων σε απομονωμένα περιβάλλοντα, όπως κοντέινερ Docker, με ισχυρή ασφάλεια δικτύου.
• Χρήση εργαλείων παρακολούθησης για την παρακολούθηση της συμπεριφοράς του μοντέλου και την ανίχνευση ανωμαλιών.
• Ακολούθηση γενικών βέλτιστων πρακτικών ασφαλείας, όπως η απολύμανση των εισόδων και η διατήρηση του λογισμικού ενημερωμένου.

Το ONNX είναι γενικά ασφαλέστερο από τους μορφότυπους που βασίζονται στο pickle επειδή δεν εκτελεί αυθαίρετο κώδικα κατά τη φόρτωση. Ωστόσο, εάν ένα μοντέλο ONNX χρησιμοποιεί προσαρμοσμένα επίπεδα που υλοποιούνται εξωτερικά, αυτά τα επίπεδα θα μπορούσαν δυνητικά να περιέχουν κακόβουλο κώδικα Python εάν δεν γίνεται προσεκτική διαχείριση.

Μειονεκτήματα

Παρόλο που το ONNX υποστηρίζει κβαντοποιημένα μοντέλα, «δεν υποστηρίζει εγγενώς κβαντοποιημένους τανυστές» τόσο απρόσκοπτα όσο ο GGUF. Τους αναλύει σε ξεχωριστούς τανυστές ακεραίων και συντελεστών κλίμακας, γεγονός που «μπορεί να οδηγήσει σε μειωμένη ποιότητα». Η μετατροπή μοντέλων με πολύπλοκα ή προσαρμοσμένα επίπεδα που δεν είναι τυποποιημένα στο ONNX μπορεί επίσης να είναι δύσκολη και να απαιτεί προσαρμοσμένη εργασία που θα μπορούσε να επιβραδύνει την απόδοση.

Οι παραδοσιακοί μορφότυποι που βασίζονται στο pickle της Python (όπως τα αρχεία .pt) αποθηκεύουν αντικείμενα Python, τα οποία μπορεί να περιλαμβάνουν εκτελέσιμο κώδικα. Αυτό αντιμετωπίζει το μοντέλο ως πρόγραμμα. Αντίθετα, το ONNX εστιάζει στην αποθήκευση του «γράφου υπολογισμών» του μοντέλου — μια πιο αφηρημένη αναπαράσταση των λειτουργιών και της ροής δεδομένων του, παρά μια συγκεκριμένη υλοποίηση κώδικα.

Αυτή η προσέγγιση που επικεντρώνεται στον γράφο είναι αυτό που δίνει στο ONNX την εξαιρετική φορητότητα μεταξύ πλαισίων και του επιτρέπει να βελτιστοποιείται για διαφορετικό υλικό. Ορίζοντας τη λογική του μοντέλου σε υψηλότερο επίπεδο, γίνεται ανεξάρτητο από το πλαίσιο στο οποίο εκπαιδεύτηκε. Αυτή είναι μια σημαντική εννοιολογική αλλαγή, που μετακινείται από μια υλοποίηση συγκεκριμένου πλαισίου σε μια φορητή υπολογιστική αναπαράσταση. Ενώ αυτό βελτιώνει σημαντικά την ευελιξία ανάπτυξης, δημιουργεί επίσης νέες ανησυχίες ασφαλείας, όπως οι αρχιτεκτονικές κερκόπορτες, οι οποίες απαιτούν διαφορετικές στρατηγικές ασφαλείας από αυτές που χρησιμοποιούνται για τους μορφότυπους που βασίζονται στο pickle.

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

Ο GGUF (GPT-Generated Unified Format) είναι ένας μορφότυπος αρχείου που σχεδιάστηκε ειδικά για την αποδοτική αποθήκευση και εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs). Είναι μια βελτιωμένη έκδοση του προκατόχου του, GGML, και στοχεύει να κάνει τα LLMs ευκολότερα στη χρήση, ειδικά σε προσωπικούς υπολογιστές.

Χαρακτηριστικά και Κύριες Περιπτώσεις Χρήσης

Ο GGUF είναι σχεδιασμένος για να κάνει τα LLMs μικρότερα και πολύ ταχύτερα στη φόρτωση. Αυτό είναι κρίσιμο για την τοπική εκτέλεση μοντέλων, όπου ο αποθηκευτικός χώρος και η RAM είναι συχνά περιορισμένοι. Ο μορφότυπος χρησιμοποιεί «προηγμένες τεχνικές συμπίεσης» για να το πετύχει αυτό. Παρέχει επίσης έναν τυποποιημένο τρόπο για τη συσκευασία των βαρών, της αρχιτεκτονικής και των μεταδεδομένων ενός μοντέλου, εξασφαλίζοντας ότι λειτουργεί με συνέπεια σε διαφορετικά λογισμικά, ειδικά με μηχανισμούς εξαγωγής συμπερασμάτων που βασίζονται στο llama.cpp.

Ένα βασικό χαρακτηριστικό του GGUF είναι η εξαιρετική υποστήριξη για την κβαντοποίηση. Η κβαντοποίηση μειώνει την αριθμητική ακρίβεια των βαρών ενός μοντέλου (π.χ., από αριθμούς 16-bit σε 4-bit), γεγονός που μειώνει δραστικά το μέγεθος του αρχείου και τους υπολογισμούς που απαιτούνται για την εκτέλεσή του. Τα μοντέλα GGUF είναι διαθέσιμα σε διάφορα επίπεδα κβαντοποίησης (από Q2 έως Q8), προσφέροντας μια σειρά από συμβιβασμούς μεταξύ μεγέθους και ποιότητας.

• Χαμηλότερα επίπεδα κβαντοποίησης (όπως Q2 ή Q3) οδηγούν σε πολύ μικρά αρχεία που μπορούν να εκτελεστούν σε υλικό με λιγότερη RAM, αλλά μπορεί να έχουν μια ελαφρά πτώση στην ποιότητα του μοντέλου.
• Υψηλότερα επίπεδα κβαντοποίησης (όπως Q6 ή Q8) διατηρούν καλύτερη ποιότητα αλλά απαιτούν περισσότερο αποθηκευτικό χώρο και RAM.

Οι κύριες περιπτώσεις χρήσης για τον GGUF περιλαμβάνουν:

• Τοπική Ανάπτυξη LLM: Εργαλεία όπως το Ollama χρησιμοποιούν τον GGUF για να διευκολύνουν τους χρήστες να εκτελούν ισχυρά LLMs στους δικούς τους υπολογιστές.
• Βοηθοί ΤΝ εκτός Σύνδεσης: Πολλές εφαρμογές χρησιμοποιούν μοντέλα GGUF για να παρέχουν τοπικές, ιδιωτικές εναλλακτικές λύσεις στα εργαλεία ΤΝ που βασίζονται στο νέφος.
• Υποβοήθηση Κώδικα: Τα IDE και οι επεξεργαστές κώδικα αρχίζουν να χρησιμοποιούν μοντέλα GGUF για έξυπνη συμπλήρωση κώδικα.
• Τοπικά Chatbots: Τα μοντέλα GGUF χρησιμοποιούνται συχνά για ιδιωτικά και γρήγορα συστήματα συνομιλιακής ΤΝ.
• Έρευνα ΤΝ: Η ευελιξία και η υποστήριξη κβαντοποίησής του τον καθιστούν δημοφιλή μεταξύ των ερευνητών για πειραματισμούς με LLMs σε προσιτό υλικό.

Ζητήματα Ασφαλείας

Σε αντίθεση με τη διαδεδομένη πεποίθηση, η υποκείμενη βιβλιοθήκη GGML (στην οποία βασίζεται ο GGUF) έχει καταγεγραμμένα τρωτά σημεία που σχετίζονται με «ανεπαρκή επικύρωση στο αρχείο εισόδου». Αυτές οι ατέλειες μπορούν να οδηγήσουν σε «δυνητικά εκμεταλλεύσιμες ευπάθειες καταστροφής μνήμης κατά την ανάλυση (parsing)». Έχουν εντοπιστεί συγκεκριμένα ζητήματα ασφαλείας όπου η μη ελεγμένη είσοδος του χρήστη θα μπορούσε να προκαλέσει υπερχειλίσεις σωρού (heap overflows), επιτρέποντας δυνητικά σε έναν εισβολέα να εκτελέσει κακόβουλο κώδικα.

Υπάρχει μια κοινή παρανόηση ότι ένα αρχείο GGUF «δεν μπορεί να περιέχει κώδικα» και είναι «αποκλειστικά ένα αρχείο μοντέλου». Ωστόσο, μια έκθεση ασφαλείας από την Databricks έδειξε ότι ενώ το ίδιο το αρχείο GGUF δεν περιέχει εκτελέσιμο κώδικα Python, ένα ειδικά κατασκευασμένο αρχείο μπορεί να εκμεταλλευτεί ατέλειες στον αναλυτή (το λογισμικό που διαβάζει το αρχείο) για να προκαλέσει καταστροφή μνήμης και να επιτύχει εκτέλεση κώδικα.

Για να μειωθούν αυτοί οι κίνδυνοι, είναι καλύτερο να:

• Χρησιμοποιείτε μοντέλα και εργαλεία από γνωστές, αξιόπιστες πηγές (όπως το Koboldcpp).
• Εκτελείτε τα LLMs σε απομονωμένα περιβάλλοντα (όπως κοντέινερ Docker).
• Για πολύ ευαίσθητες εργασίες, εξετάστε τη χρήση ενός αποκλειστικού μηχανήματος χωρίς πρόσβαση στο διαδίκτυο.

Μειονεκτήματα

Ένα σημαντικό μειονέκτημα του GGUF είναι ότι τα περισσότερα μοντέλα αναπτύσσονται αρχικά σε άλλα πλαίσια (όπως το PyTorch) και πρέπει να μετατραπούν στον μορφότυπο GGUF. Αυτή η διαδικασία μετατροπής δεν είναι πάντα εύκολη, και ορισμένα μοντέλα μπορεί να μην υποστηρίζονται πλήρως από τα συμβατά με GGUF εργαλεία. Επιπλέον, η τροποποίηση ή η λεπτομερής ρύθμιση ενός μοντέλου αφού βρίσκεται στον μορφότυπο GGUF γενικά «δεν είναι απλή».

Ενώ ο GGUF είναι σχεδιασμένος για γρήγορη φόρτωση και αποδοτική χρήση VRAM, η πραγματική ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων (πόσο γρήγορα το μοντέλο παράγει αποκρίσεις) μπορεί μερικές φορές να είναι πιο αργή από τα μη κβαντοποιημένα μοντέλα. Αυτό μπορεί να συμβεί με χαμηλότερα επίπεδα κβαντοποίησης λόγω της επιπλέον εργασίας που απαιτείται για την αποκβαντοποίηση των βαρών κατά τη διάρκεια της εξαγωγής συμπερασμάτων. Το κύριο όφελος απόδοσης του GGUF είναι ότι καθιστά δυνατή την εκτέλεση μεγάλων μοντέλων σε καταναλωτικό υλικό εξοικονομώντας VRAM, όχι ότι τα κάνει απαραίτητα ταχύτερα.

Το καθοριστικό χαρακτηριστικό του GGUF είναι η βαθιά του ενσωμάτωση με την κβαντοποίηση, η οποία επιτρέπει σε ισχυρά LLMs να εκτελούνται σε «καταναλωτικού επιπέδου υλικό» με περιορισμένη VRAM. Αυτό βοηθά στον εκδημοκρατισμό της πρόσβασης στην ΤΝ. Ωστόσο, αυτή η αποδοτικότητα περιλαμβάνει συμβιβασμούς. Ενώ η κβαντοποίηση κάνει τα μοντέλα μικρότερα, τα χαμηλότερα επίπεδα μπορούν να μειώσουν ελαφρώς την ποιότητα του μοντέλου. Επίσης, η ταχύτητα εξαγωγής συμπερασμάτων μπορεί μερικές φορές να είναι πιο αργή από ό,τι με τα μη κβαντοποιημένα μοντέλα, ειδικά αν η μη κβαντοποιημένη έκδοση χωράει εξ ολοκλήρου στη VRAM.

Το όφελος «ταχύτητας» του GGUF αναφέρεται συνήθως στην ταχύτερη φόρτωση και στη δυνατότητα εκτέλεσης ενός μεγαλύτερου μοντέλου σε περιορισμένο υλικό, παρά στην ακατέργαστη απόδοση. Ο GGUF αποτυπώνει τέλεια την τάση του «εκδημοκρατισμού της ΤΝ» καθιστώντας τα προηγμένα μοντέλα προσβάσιμα σε περισσότερους ανθρώπους. Αυτό απαιτεί από τους χρήστες να ισορροπήσουν την ποιότητα του μοντέλου με τους περιορισμούς του υλικού τους. Η διαθεσιμότητα πολλαπλών επιπέδων κβαντοποίησης επιτρέπει στους χρήστες να προσαρμόζουν τα μοντέλα στις συγκεκριμένες ανάγκες τους, κάτι που είναι το κλειδί για τη δημοτικότητα του μορφότυπου στην κοινότητα της τοπικής ΤΝ.

4. Συγκριτική Ανάλυση των Μορφότυπων

Η επιλογή του κατάλληλου μορφότυπου σειριοποίησης μοντέλου είναι μια στρατηγική απόφαση που εξαρτάται από την εξισορρόπηση διαφόρων παραγόντων, όπως η ασφάλεια, η απόδοση, η αποδοτικότητα πόρων, η διαλειτουργικότητα και το συγκεκριμένο πλαίσιο εφαρμογής. Ο παρακάτω πίνακας παρέχει μια συγκριτική επισκόπηση των Safetensors, CKPT, ONNX και GGUF σε αυτές τις κρίσιμες διαστάσεις.

Χαρακτηριστικό / Μορφότυπος	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
Κύριος Σκοπός	Ασφαλής, γρήγορη αποθήκευση τανυστών για μοντέλα βαθιάς μάθησης	Σημεία ελέγχου εκπαίδευσης, παράμετροι μοντέλου, διατήρηση κατάστασης	Διαλειτουργικότητα μεταξύ πλαισίων, ανάπτυξη σε ποικίλο υλικό	Αποδοτική αποθήκευση LLM, βελτιστοποιημένη τοπική εξαγωγή συμπερασμάτων σε καταναλωτικό υλικό
Προφίλ Ασφαλείας	Υψηλό (καμία εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα εκ σχεδιασμού)	Χαμηλό (εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα μέσω αποσειριοποίησης Pickle)	Μέτριο (καμία εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα, αλλά πιθανές αρχιτεκτονικές κερκόπορτες)	Μέτριο (τρωτά σημεία υποκείμενης βιβλιοθήκης, αλλά το ίδιο το αρχείο δεν είναι εκτελέσιμος κώδικας Python)
Ταχύτητα Φόρτωσης	Πολύ Γρήγορη (μηδενική αντιγραφή, βραδεία φόρτωση)	Ποικίλλει (μπορεί να είναι πιο αργή από τους Safetensors λόγω πλήρους φόρτωσης)	Γρήγορη (βελτιστοποιημένος χρόνος εκτέλεσης, βελτιστοποιήσεις γράφου)	Γρήγορη (mmap, αποδοτική για LLMs)
Χρήση Μνήμης	Αποδοτική (βραδεία φόρτωση, μερική φόρτωση)	Μπορεί να είναι υψηλή (φορτώνει ολόκληρο τον γράφο αντικειμένων)	Αποδοτική (βελτιστοποιήσεις χρόνου εκτέλεσης)	Πολύ Αποδοτική (κβαντοποίηση, εξοικονόμηση VRAM)
Χώρος στο Δίσκο	Αποδοτικός (συμπίεση, μόνο τανυστές)	Ποικίλλει (μπορεί να είναι μεγάλος, περιλαμβάνει πλήρη κατάσταση)	Αποδοτικός (μορφότυπος Protobuf)	Πολύ Αποδοτικός (κβαντοποίηση, προηγμένη συμπίεση)
Υποστήριξη Κβαντοποίησης	Ναι, αλλά λιγότερο ευέλικτη από τον GGUF (εξαρτάται από το PyTorch)	Ναι (εξαρτάται από το πλαίσιο)	Περιορισμένη εγγενής υποστήριξη (αποσυνθέτει τους τανυστές)	Ισχυρή (πολλαπλά επίπεδα, Q2-Q8, εξειδικευμένες παραλλαγές)
Φορητότητα	Υψηλή (σε διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού)	Χαμηλή (στενά συνδεδεμένος με συγκεκριμένα πλαίσια)	Πολύ Υψηλή (μεταξύ πλαισίων, μεταξύ πλατφορμών, ποικίλο υλικό)	Υψηλή (ειδικά για το οικοσύστημα llama.cpp)
Κύριες Εφαρμογές	Ασφαλής κοινοποίηση μοντέλων, προεπιλογή της Hugging Face	Εκπαίδευση, λεπτομερής ρύθμιση, έρευνα, αποθήκευση μοντέλων	Ανάπτυξη σε παραγωγικό περιβάλλον, κινητές/συσκευές παρυφών, διαλειτουργικότητα	Τοπική εξαγωγή συμπερασμάτων LLM, καταναλωτικό υλικό, εφαρμογές συνομιλίας
Κύριο Πλεονέκτημα	Ασφάλεια εκ σχεδιασμού, γρήγορη φόρτωση, χαμηλό αποτύπωμα μνήμης	Διατήρηση κατάστασης εκπαίδευσης, λεπτομερής αναπαραγωγιμότητα	Καθολική ανάπτυξη, βελτιστοποίηση χρόνου εκτέλεσης, ανεξαρτησία από πλαίσιο	Αποδοτικότητα LLM σε καταναλωτικό υλικό, ευέλικτη κβαντοποίηση
Κύριο Μειονέκτημα	Απαιτείται αναλυτής JSON για μεταδεδομένα σε C++	Κίνδυνος εκτέλεσης αυθαίρετου κώδικα, μεγάλα μεγέθη αρχείων	Πολυπλοκότητα για προσαρμοσμένα επίπεδα, περιορισμένη εγγενής κβαντοποίηση	Συχνά απαιτείται μετατροπή, πιθανή επιβράδυνση εξαγωγής συμπερασμάτων με χαμηλότερες κβαντοποιήσεις

5. Συμπέρασμα

Ο κόσμος των μορφότυπων μοντέλων μηχανικής μάθησης εξελίσσεται συνεχώς, ωθούμενος από την ανάγκη για καλύτερη ασφάλεια, απόδοση και διαλειτουργικότητα. Οι παραδοσιακοί μορφότυποι, όπως τα αρχεία CKPT που βασίζονται στο pickle, ήταν ευέλικτοι για την έρευνα, αλλά εισήγαγαν σοβαρούς κινδύνους ασφαλείας επιτρέποντας την εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα. Αυτό οδήγησε στην ανάπτυξη και υιοθέτηση νεότερων, ασφαλέστερων μορφότυπων.

Οι Safetensors αποτελούν ένα κορυφαίο παράδειγμα αυτής της αλλαγής. Διαχωρίζοντας τα δεδομένα από τον κώδικα και χρησιμοποιώντας αποδοτικές τεχνικές φόρτωσης, προσφέρουν μια ασφαλή και υψηλής απόδοσης εναλλακτική λύση για την κοινοποίηση μοντέλων βαθιάς μάθησης, ειδικά στο οικοσύστημα της Hugging Face. Τα διπλά οφέλη τους, η ασφάλεια και η ταχύτητα, τους έχουν καταστήσει μια δημοφιλή επιλογή στις σύγχρονες ροές εργασίας της ΤΝ.

Το ONNX λύνει το μείζον πρόβλημα της ασυμβατότητας μεταξύ πλαισίων. Αναπαριστώντας τα μοντέλα ως αφηρημένους γράφους υπολογισμών, επιτρέπει την ανάπτυξή τους σε διαφορετικό υλικό και λογισμικό. Ενώ το ONNX αποτρέπει την εκτέλεση αυθαίρετου κώδικα που παρατηρείται στο pickle, έχει τις δικές του ανησυχίες ασφαλείας, όπως οι αρχιτεκτονικές κερκόπορτες, οι οποίες απαιτούν διαφορετικά προστατευτικά μέτρα.

Ο GGUF είναι μια εξειδικευμένη λύση για την εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε καταναλωτικό υλικό. Τα ισχυρά χαρακτηριστικά κβαντοποίησής του μειώνουν δραματικά το μέγεθος του μοντέλου και τη χρήση μνήμης, καθιστώντας τα ισχυρά LLMs προσβάσιμα σε περισσότερους ανθρώπους. Ωστόσο, αυτή η αποδοτικότητα μπορεί μερικές φορές να οδηγήσει σε πιο αργές ταχύτητες εξαγωγής συμπερασμάτων, και οι υποκείμενες βιβλιοθήκες του έχουν παρουσιάσει τρωτά σημεία που απαιτούν από τους χρήστες να είναι προσεκτικοί.

Τελικά, ο καλύτερος μορφότυπος εξαρτάται από το συγκεκριμένο πλαίσιο.

• Safetensors είναι η κορυφαία επιλογή για την ασφαλή και αποδοτική κοινοποίηση μοντέλων βαθιάς μάθησης.
• ONNX είναι ιδανικό για την ανάπτυξη μοντέλων σε διαφορετικά πλαίσια και υλικό.
• GGUF προσφέρει απαράμιλλη αποδοτικότητα για την εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε τοπικές συσκευές με περιορισμένους πόρους.

Ενώ οι παραδοσιακοί μορφότυποι CKPT εξακολουθούν να είναι χρήσιμοι για την αποθήκευση της προόδου της εκπαίδευσης σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα, αντικαθίστανται από ασφαλέστερες εναλλακτικές λύσεις για δημόσια διανομή. Καθώς ο τομέας της ΤΝ ωριμάζει, η συνεχής ανάπτυξη αυτών των εξειδικευμένων μορφότυπων θα είναι απαραίτητη για την προώθηση της δύναμης και της εμβέλειας της μηχανικής μάθησης.