Safetensors, CKPT, ONNX, GGUF ja teised peamised tehisintellekti mudelite vormingud [2025]

Tehisintellekti ja masinõppe areng on tekitanud kriitilise vajaduse meetodite järele, mis võimaldaksid mudeleid tõhusalt, turvaliselt ja erinevate süsteemidega ühilduvalt talletada ning levitada. Kuna mudelid muutuvad keerukamaks ja neid kasutatakse üha mitmekesisemates oludes, on serialiseerimisvormingu valik võtmetähtsusega otsus. See valik mõjutab jõudlust, ressursside kasutust ja tehisintellekti süsteemide turvalisust.

Käesolev aruanne uurib juhtivaid mudelite serialiseerimisvorminguid, sealhulgas Safetensors, CKPT, ONNX ja GGUF. See toob esile nende unikaalsed omadused, levinumad kasutusviisid ja võrdleb neid omavahel.

1. Sissejuhatus mudelite serialiseerimisse tehisintellektis ja masinõppes

Mudeli serialiseerimine on protsess, mille käigus salvestatakse treenitud masinõppemudel faili. Seda faili saab seejärel talletada, jagada või hilisemaks kasutamiseks uuesti laadida, näiteks ennustuste tegemiseks, treeningu jätkamiseks või analüüsi teostamiseks. See võimekus on hädavajalik kogu tehisintellekti ja masinõppe elutsükli vältel, alates teadus- ja arendustegevusest kuni laiaulatusliku juurutamiseni.

Mudelivormingute kriitiline roll tehisintellekti ja masinõppe elutsüklis

Mudelite salvestamine standardvormingusse on oluline mitmel põhjusel:

• Reprodutseeritavus: See võimaldab teaduseksperimente täpselt korrata ja valideerida.
• Koostöö: Standardvormingud teevad mudelite jagamise meeskondade vahel lihtsaks, võimaldades neil koos töötada ja mudeleid suurematesse süsteemidesse integreerida.
• Juurutamine: Serialiseerimine muudab treenitud mudeli kaasaskantavaks failiks, mida saab laadida ja käitada erinevates keskkondades, alates pilveserveritest kuni servaseadmeteni.
• Ülekandeõpe: See võimaldab kasutada eelkoolitatud mudeleid alusena uute ülesannete jaoks, mis säästab märkimisväärselt treeninguaega ja -andmeid.

Ülevaade väljakutsetest, mida kaasaegsed vormingud lahendavad

Masinõppe arenedes on kaasaegsed serialiseerimisvormingud arenenud, et lahendada mitmeid olulisi väljakutseid:

• Turvalisus: Suur murekoht on traditsiooniliste meetodite turvarisk, eriti nende puhul, mis kasutavad Pythoni pickle-moodulit. Need meetodid võivad lubada pahatahtlikul koodil mudeli laadimisel käivituda, mis kujutab endast tõsist ohtu, kui mudel pärineb ebausaldusväärsest allikast.
• Jõudlus: Tänapäeva suured ja keerukad mudelid nõuavad väga kiiret laadimist ja tõhusat mäluhaldust. See on eriti oluline piiratud ressurssidega seadmete, näiteks mobiiltelefonide, ja kohest reageerimist nõudvate rakenduste puhul.
• Porditavus ja koostöövõime: Masinõppe maailmas kasutatakse palju erinevaid raamistikke (nagu PyTorch, TensorFlow ja JAX). Vaja on vorminguid, mis võimaldavad mudeleid nende raamistike vahel kergesti liigutada ja erineval riistvaral (GPU-d, TPU-d) ilma suurema ümbertöötamiseta käitada.

Viimastel aastatel on tehisintellekti kogukond liikunud tõhusamate ja turvalisemate vormingute, nagu GGUF ja Safetensors, poole, mis peegeldab kollektiivset püüdlust neid probleeme lahendada.

Varased meetodid masinõppemudelite salvestamiseks, nagu PyTorchi puhul Pythoni pickle-mooduli kasutamine .pt- ja .pth-failide jaoks, valiti nende kasutuslihtsuse tõttu. Need suutsid kergesti salvestada keerulisi Pythoni objekte, sealhulgas nii mudeli ülesehitust kui ka selle treeningu olekut (näiteks optimeerijat). Kuigi see oli Pythoni keskkonnas uurimistööks mugav, tekitas see suure turvaaugu. Pickle-moodul on loodud nii, et see võimaldab laadimise ajal käivitada mis tahes faili sisse põimitud koodi. See tähendab, et pealtnäha kahjutu mudeli laadimine ebausaldusväärsest allikast võib kompromiteerida kogu süsteemi.

Vormingute nagu Safetensors loomine ning ONNXi ja GGUFi kasvav kasutamine on otsene vastus sellele turvariskile, samuti vajadusele parema jõudluse ja porditavuse järele. Näiteks Safetensors loodi spetsiaalselt pahatahtliku koodi käivitamise vältimiseks. See näitab, et masinõppe valdkonna küpsemisel ja tehisintellekti liikumisel uurimistööst reaalsete rakendusteni ei ole turvalisus ja tõhusus enam tagantjärele tarkus, vaid uute vormingute disainimise põhiprintsiibid. See muutus tähistab vajalikku nihet teaduspõhiselt paindlikkuselt tootmistaseme turvalisuse ja robustsuse suunas, parandades vanemate ja leebemate meetodite „tehnilist võlga“.

Raamistikupõhised vormingud, nagu .pt/.pth PyTorchi jaoks ja .ckpt/.h5 TensorFlow/Kerase jaoks, on tihedalt integreeritud oma spetsiifiliste raamistikega. Kuigi see teeb need ühe ökosüsteemi sees tõhusaks, põhjustab see märkimisväärseid probleeme koostöövõimega. Ühes raamistikus treenitud mudelit ei saa lihtsalt teises kasutada ilma keerukate teisendusteta või iga raamistiku jaoks eraldi süsteemide haldamiseta. See viib lahusseisvate arendus- ja juurutustöövoogudeni.

Open Neural Network Exchange (ONNX) vorming loodi nende tõkete murdmiseks. See pakub mudelitele platvormiülest ja tootjast sõltumatut standardit. See saavutatakse mudeli struktuuri (selle arvutusgraafi) defineerimisega abstraktsel viisil, mis on sõltumatu ühestki konkreetsest raamistikust. Sarnaselt keskendub ka GGUF, kuigi algselt loodud llama.cpp projekti jaoks, suurte keelemudelite (LLM) ühilduvuse parandamisele erinevatel platvormidel.

Vormingute mitmekesisus peegeldab tänapäeval masinõppe valdkonna põhipinget: soov raamistikuspetsiifiliste funktsioonide järele arenduse ajal (nt PyTorchi dünaamiline graaf teadustöö paindlikkuse tagamiseks) versus vajadus universaalse, tõhusa ja turvalise juurutamise järele. See pinge tähendab, et mitu vormingut eksisteerivad jätkuvalt, muutes teisendustööriistad ja edasijõudnud MLOps-konveierid mudeli arenduse ja juurutamise ühendamisel üha olulisemaks. Erinevaid vorminguid kasutatakse jätkuvalt masinõppe elutsükli spetsiifilistes etappides, lähtudes nende unikaalsetest tugevustest.

2. Safetensorsi mõistmine

Safetensors on suur samm edasi mudelite serialiseerimises, mis on loodud spetsiaalselt traditsiooniliste mudelite salvestusmeetodite turvalisus- ja tõhususprobleemide lahendamiseks.

Definitsioon ja peamised disainipõhimõtted

Safetensors on kaasaegne, turvaline ja kiire serialiseerimisvorming süvaõppemudelitele, mille on loonud Hugging Face. Selle peamine eesmärk on pakkuda turvalist viisi tensorite – mitmemõõtmeliste massiivide, mis on masinõppe põhilised andmeklotsid – talletamiseks ja jagamiseks. Vorming on loodud olema turvalisem ja kiirem kui vanemad vormingud, näiteks pickle.

Safetensorsi põhiprintsiip on mudeli kaalude (tensorite) ja igasuguse käivitatava koodi range eraldamine. See disain lahendab otse vanemates serialiseerimismeetodites leiduvaid turvaauke.

Põhijooned

• Nullkoopiatega ja laisk laadimine: Safetensorsi jõudluse võti on selle nullkoopiatega laadimise võimekus (ingl zero-copy). See võimaldab mudeli andmed kettalt otse mällu kaardistada ilma täiendavaid koopiaid loomata, mis säästab mälu ja kiirendab laadimist. See toetab ka laiska laadimist (ingl lazy loading), mis tähendab, et ainult vajalikud osad suurest mudelist laaditakse vajaduse korral RAM-i. See on väga kasulik eriti suurte mudelite või piiratud mäluga süsteemide puhul.
• Struktureeritud metaandmete käsitlemine: Iga Safetensorsi fail sisaldab eraldi metaandmete jaotist JSON-vormingus. Selles jaotises on loetletud kõik mudelis olevad tensorid koos üksikasjadega, nagu nende kuju, andmetüüp ja nimi. Metaandmed osutavad, kus tegelikud tensoriandmed failis eraldi talletatakse, mis parandab nii loetavust kui ka turvalisust.
• Ainult tensoriandmete talletamine: Safetensorsi kõige olulisem turvaomadus on see, et see on loodud sisaldama „ainult tooreid tensoriandmeid ja nendega seotud metaandmeid“. Oma arhitektuuri tõttu „ei luba see suvalise Pythoni koodi serialiseerimist“. See põhimõtteline disainivalik välistab pahatahtliku koodi käivitamise ohu mudeli laadimisel.
• Kvantimise tugi: Safetensors saab hakkama kvantitud tensoritega, mis aitab muuta mudelid väiksemaks ja vähem mälu tarbivaks. Siiski ei ole selle kvantimistugi „nii paindlik kui GGUF-il“, kuna see sõltub PyTorchi raamistiku pakutavatest funktsioonidest.

Peamised eelised

• Täiustatud turvalisus (suvalise koodi käivitamise leevendamine): See on Safetensorsi suurim eelis. Oma disaini tõttu takistab see täielikult Pythoni koodi salvestamist faili. See välistab kõige tõsisema turvariski, mis leidub pickle-põhistes vormingutes: pahatahtliku koodi käivitamine mudeli laadimisel. See teeb Safetensorsist parima valiku mudelite jagamiseks ja kasutamiseks avalikest või ebausaldusväärsetest allikatest. Vorming sisaldab ka muid turvafunktsioone, nagu „täiustatud krüpteerimistehnikad“ ja juurdepääsukontrollid, et vältida andmetega manipuleerimist.
• Jõudluse optimeerimine: Nullkoopiatega ja laisa laadimise kasutamine toob kaasa „kiiremad laadimisajad ja väiksema mälukasutuse“. Võrdlustestid näitavad, et see on palju „kiirem“ kui pickle ja võib olla „76,6 korda kiirem protsessoril ja 2 korda kiirem graafikaprotsessoril võrreldes traditsioonilise PyTorchi“ salvestusmeetodiga.
• Porditavus: Vorming on loodud olema porditav, mis tähendab, et see töötab erinevates programmeerimiskeeltes. See muudab mudelite jagamise ja kasutamise erinevates tarkvarasüsteemides lihtsamaks.
• Sujuv integratsioon: Safetensors „integreerub sujuvalt olemasolevate masinõppe raamistike ja teekidega“. See võimaldab arendajatel selle turvalisema vormingu hõlpsasti kasutusele võtta ilma oma praeguseid töövooge oluliselt muutmata.

Võrdlus traditsioonilise serialiseerimisega (nt Pickle)

Pythoni pickle-moodul, mida kasutatakse PyTorchi .pt- ja .pth-failide jaoks, on oma olemuselt ebaturvaline. See võimaldab igasuguse koodi peita serialiseeritud faili sisse ja käivitada automaatselt faili laadimisel. See on tuntud ja tõsine haavatavus, eriti avalikelt veebisaitidelt alla laaditud mudeleid kasutades. Kuigi tööriistad nagu picklescan suudavad tuvastada mõningaid pahatahtlikke mustreid, ei ole need lollikindlad ega taga ohutust.

Safetensors loodi spetsiaalselt selle turvaprobleemi lahendamiseks. Lubades failis ainult tooreid tensoriandmeid ja struktureeritud metaandmeid, eemaldab see pahatahtliku koodi käivitamise võimaluse. Lisaks turvalisusele pakub Safetensors ka palju paremat jõudlust. Selle disain mälukaardistamiseks ja laisaks laadimiseks tagab oluliselt kiirema laadimise ja tõhusama mälukasutuse võrreldes pickle-mooduliga, mis tavaliselt laadib kogu mudeli korraga mällu.

Pythoni pickle'i turvaauk tähendab, et .pt- või .pth-faili allalaadimine ebausaldusväärsest allikast ei ole lihtsalt andmete allalaadimine, vaid sarnaneb potentsiaalselt kahjuliku programmi käivitamisega. On teada, et „ei ole 100% kindlat lahendust pickle-faili ohutuse kontrollimiseks ilma seda käivitamata“. See paneb faili ohutuse kontrollimise kohustuse kasutajale, mis on keeruline ja ebausaldusväärne.

Safetensors muudab seda dünaamikat, kujundades vormingu ümber nii, et see väldib kahjuliku koodi lisamist juba eos. See nihutab turvavastutuse kasutaja keeruliselt kontrollimisprotsessilt vormingu sisseehitatud ohutusele. See tähistab olulist nihet avatud lähtekoodiga tehisintellekti kogukonnas „kontrolli, siis usalda“ lähenemiselt „disainipõhise usalduse“ mudelile. See muutus tunnistab, et keerulistes failides on peaaegu võimatu skannida iga võimalikku ohtu. Ründevektori (suvalise koodi käivitamine) blokeerimisega muudab Safetensors mudelite laialdase jagamise turvalisemaks, soodustades koostööd ja muutes eelkoolitatud mudelite kasutamise kättesaadavamaks. See „disainipõhise usalduse“ põhimõte on hädavajalik kogu tehisintellekti ökosüsteemi kasvu ja turvalisuse jaoks.

Kuigi Safetensors loodi peamiselt turvalisuse kaalutlustel (et parandada pickle'i haavatavusi), pakub see ka olulisi jõudluse parandusi, nagu kiirem laadimine, väiksem mälukasutus ja nullkoopiatega operatsioonid. Need jõudluse eelised ei ole lihtsalt kõrvalmõju, vaid otsene tulemus Safetensorsi optimeeritud disainist, mis kasutab mälukaardistamist ja laiska laadimist andmete tõhusaks käsitlemiseks. See muudab selle suurte mudelite jaoks loomulikult tõhusamaks.

See kombinatsioon täiustatud turvalisusest ja olulistest jõudluse parandustest on olnud selle laialdase kasutuselevõtu peamine tõukejõud. Kui Safetensors oleks pakkunud ainult paremat turvalisust, oleks selle kasutuselevõtt võinud olla aeglasem, eriti nende kasutajate seas, kes ei keskendu kohe turvalisusele. Kuid selged ja mõõdetavad jõudluseelised annavad kõigile tugeva põhjuse üleminekuks, kiirendades selle integreerimist suurtesse platvormidesse nagu Hugging Face. See näitab, et tehisintellekti inseneerias peab tehnoloogia sageli pakkuma nii turvalisuse kui ka jõudluse eeliseid, et see tööstuses kiiresti ja laialdaselt omaks võetaks.

3. Ülevaade peamistest mudelivormingutest

Lisaks Safetensorsile on masinõppe maailmas olulised mitmed teised vormingud, millest igaühel on oma omadused ja kasutusjuhtumid.

3.1. CKPT (kontrollpunktid)

Tehisintellekti kontrollpunkt (ingl checkpoint) ei ole üks failitüüp, vaid pigem mudeli oleku hetktõmmis, mis on salvestatud treeningu kindlal hetkel. Kontrollpunktid on hädavajalikud edusammude salvestamiseks pikkade treeningtsüklite ajal.

Omadused ja tüüpilised kasutusjuhtumid

Kontrollpunkt sisaldab tavaliselt mudeli õpitud parameetreid, nagu selle kaalud ja nihked. See võib salvestada ka muud olulist teavet, mida on vaja treeningu jätkamiseks, näiteks optimeerija olekut, praegust epohhi numbrit ja õppimiskiiruse ajakava. Kontrollpunktide faililaiendid varieeruvad raamistikuti. PyTorchi puhul on need tavaliselt .pt või .pth, samas kui TensorFlow/Kerase puhul on need .ckpt või .h5.

CKPT-failide peamised eelised on järgmised:

• Reprodutseeritavus: Need tagavad mudeli järjepideva käitumise uuesti laadimisel, mis on ülioluline teadustöö valideerimiseks ja usaldusväärse jõudluse säilitamiseks.
• Koostöö: Neid on lihtne jagada, mis võimaldab arendajatel tulemusi korrata või olemasolevale tööle tugineda.
• Paindlikkus: PyTorchi .pt/.pth-vormingud on eriti paindlikud, mis teeb mudelite salvestamise ja laadimise uurimistöö eesmärgil lihtsaks.

Tüüpilised CKPT-failide kasutusjuhtumid hõlmavad järgmist:

• Treeningu jätkamine: Katkenud treeningsessiooni jätkamine, mis säästab märkimisväärselt aega ja arvutusressursse.
• Peenhäälestamine: Eelnevalt treenitud mudeli kasutamine lähtepunktina uuel, spetsiifilisemal andmestikul treenimiseks.
• Mudeli hindamine: Mudeli jõudluse testimine treeningu erinevates etappides, ilma et peaks seda uuesti treenima.
• Järeldamine (ingl inference): Täielikult treenitud mudeli laadimine tootmissüsteemi ennustuste tegemiseks.
• Uurimistöö ja katsetamine: Analüüsitakse, kuidas mudel aja jooksul areneb, ja häälestatakse süstemaatiliselt selle parameetreid.
• Ülekandeõpe: See on võimas lähtepunkt seotud ülesannete jaoks, mis vähendab treeninguaega ja andmevajadust.
• Hädaolukorrast taastumine: Toimib varukoopiana töö jätkamiseks pärast tõrget pika treeningprotsessi ajal.

Turvalisuskaalutlused

Suurim turvarisk CKPT-failide, eriti PyTorchi .pt- ja .pth-vormingute puhul, tuleneb nende sõltuvusest Pythoni pickle-moodulist. See tähendab, et need failid võivad olla loodud nii, et need sisaldavad ja käivitavad laadimisel pahatahtlikku Pythoni koodi (kui funktsiooni torch.load kasutatakse ilma seadistuseta weights_only=True). See haavatavus (CWE-502: Ebausaldusväärsete andmete deserialiseerimine) võib omada tõsiseid tagajärgi, nagu andmevargus, muudetud mudeli käitumine või isegi täielik süsteemi ülevõtmine.

Tööstus on seda riski tunnistanud ja Safetensors on kujunenud turvalisemaks alternatiiviks. Nagu märgitud, „enamik Stable Diffusioni tehisintellekti kontrollpunkte salvestatakse vormingutes nagu .ckpt või .safetensors... .safetensors on turvalisem alternatiiv, mis on loodud pahatahtliku koodi käivitamise vältimiseks.“ See näitab selget suundumust turvalisemate vormingute poole mudelite jagamisel.

CKPT-d, eriti PyTorchi .pt/.pth vormingus, on tuntud oma „suure paindlikkuse“ poolest. See paindlikkus võimaldab neil salvestada mitte ainult mudeli kaalusid, vaid ka optimeerija olekut ja isegi kohandatud Pythoni klasse, mis on treeningu täpseks jätkamiseks väga kasulik.

Kuid just see sama paindlikkus tekitabki turvaaugu. Kuna vorming võib salvestada mis tahes Pythoni objekti, saab ründaja peita pahatahtliku koodi mudelifaili sisse. Kui fail laaditakse ilma nõuetekohaste ettevaatusabinõudeta, siis see kood käivitub. See illustreerib süsteemidisaini põhimõttelist kompromissi: suurem paindlikkus toob sageli kaasa suurema rünnupinna ja suuremad turvariskid.

Tööstuse lahendus on võtta kasutusele vormingud nagu Safetensors mudelite levitamiseks, isegi kui paindlikumaid .pt/.pth vorminguid kasutatakse endiselt kontrollitud keskkondades treenimiseks. See näitab kasvavat arusaama, et masinõppe elutsükli erinevad etapid nõuavad erinevat turvalisuse taset. Täieliku treeningoleku salvestamise võimsus on kõige parem hoida usaldusväärses arenduskeskkonnas, samas kui jagamine ja juurutamine nõuavad sisseehitatud turvatagatistega vorminguid.

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX, mis tähistab Open Neural Network Exchange'i, on avatud standardiga vorming masinõppemudelitele. See on loodud selleks, et mudelid saaksid töötada erinevate süvaõppe raamistike vahel.

Omadused ja peamised kasutusjuhtumid

ONNX-fail sisaldab mudeli täielikku struktuuri, sealhulgas selle operatsioonide jada (arvutusgraaf), õpitud kaalud ja muud metaandmed. ONNXi suur tugevus on see, et see toimib universaalse tõlkijana. Mudelid, mis on treenitud raamistikes nagu PyTorch, TensorFlow või scikit-learn, saab teisendada ONNX-vormingusse, mis võimaldab lähenemist „treeni kord, juuruta kõikjal“.

Erinevalt vormingutest, mis talletavad ainult mudeli kaalusid (nagu Safetensors või GGUF), sisaldab ONNX ka mudeli arvutusgraafi. See graafipõhine struktuur pakub „rohkem paindlikkust mudelite teisendamisel erinevate raamistike vahel“. ONNX pakub suurepärast porditavust paljudel platvormidel, seadmetel ja riistvarakiirenditel (protsessorid, graafikaprotsessorid, tehisintellekti kiibid). Mudelid salvestatakse Protobuf-vormingus, mis on tõhus ja platvormineutraalne viis struktureeritud andmete salvestamiseks.

ONNXi peamised kasutusjuhtumid hõlmavad järgmist:

• Raamistikudevaheline juurutamine: Mudeli käitamine teises raamistikus või keskkonnas kui see, milles see treeniti.
• Suure jõudlusega järeldamine: ONNX Runtime on järeldusmootor, mis optimeerib mudeleid automaatselt konkreetse riistvara jaoks, mis viib sageli kiirema jõudluseni.
• Serva- ja mobiilne juurutamine: Selle väike jalajälg ja optimeeritud käituskeskkond teevad ONNXist hea valiku mudelite käitamiseks piiratud ressurssidega seadmetes.
• Tootmissüsteemid: Selle robustsus ja porditavus muudavad selle populaarseks mudelite juurutamisel nõudlikes tootmiskeskkondades.

Turvalisuskaalutlused

Peen, kuid tõsine turvarisk ONNX-mudelite puhul on arhitektuuriliste tagaukste potentsiaal. Ründaja võib muuta mudeli arvutusgraafi, et lisada varjatud tee, mis käivitub ainult spetsiifiliste sisendite korral. Aktiveerimisel võib see tagauks põhjustada mudeli pahatahtlike või ootamatute väljundite tootmist, käitudes samal ajal tavapäraste sisendite puhul normaalselt, mis teeb selle tuvastamise keeruliseks. Teised riskid hõlmavad mudeli inversioonirünnakuid (tundlike treeningandmete ekstraheerimine) ja vasturünnakuid (pahatahtlike sisendite kasutamine mudeli petmiseks).

Nende ohtude vähendamiseks on soovitatav järgida mitmeid tavasid:

• Digiallkirjastada ONNX-mudeleid, et tagada, et neid pole rikutud.
• Juurutada mudeleid isoleeritud keskkondades, nagu Dockeri konteinerid, tugeva võrguturvalisusega.
• Kasutada seirevahendeid mudeli käitumise jälgimiseks ja anomaaliate tuvastamiseks.
• Järgida üldisi turvalisuse parimaid tavasid, nagu sisendite puhastamine ja tarkvara ajakohasena hoidmine.

ONNX on üldiselt turvalisem kui pickle-põhised vormingud, kuna see ei käivita laadimisel suvalist koodi. Kui aga ONNX-mudel kasutab väliselt rakendatud kohandatud kihte, võivad need kihid potentsiaalselt sisaldada pahatahtlikku Pythoni koodi, kui neid hoolikalt ei hallata.

Puudused

Kuigi ONNX toetab kvantitud mudeleid, „ei toeta see kvantitud tensoreid sama sujuvalt kui GGUF“. See jaotab need eraldi täisarvu- ja skaalafaktori tensoriteks, mis „võib viia kvaliteedi languseni“. Keeruliste või kohandatud kihtidega mudelite teisendamine, mis ei ole ONNXis standardsed, võib samuti olla keeruline ja nõuda kohandatud tööd, mis võib jõudlust aeglustada.

Traditsioonilised Pythoni pickle'il põhinevad vormingud (nagu .pt-failid) salvestavad Pythoni objekte, mis võivad sisaldada käivitatavat koodi. See käsitleb mudelit kui programmi. Seevastu ONNX keskendub mudeli „arvutusgraafi“ salvestamisele – selle operatsioonide ja andmevoo abstraktsemale esitusele, mitte konkreetsele koodiimplementatsioonile.

See graafikeskne lähenemine annab ONNXile suurepärase raamistikudevahelise porditavuse ja võimaldab seda optimeerida erineva riistvara jaoks. Määratledes mudeli loogika kõrgemal tasemel, muutub see sõltumatuks raamistikust, milles see treeniti. See on oluline kontseptuaalne nihe, liikudes raamistikuspetsiifiliselt implementatsioonilt kaasaskantavale arvutuslikule esitusele. Kuigi see parandab oluliselt juurutamise paindlikkust, tekitab see ka uusi turvaprobleeme, nagu arhitektuurilised tagaused, mis nõuavad teistsuguseid turvastrateegiaid kui need, mida kasutatakse pickle-põhiste vormingute puhul.

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) on failivorming, mis on loodud spetsiaalselt suurte keelemudelite (LLM) tõhusaks talletamiseks ja käitamiseks. See on selle eelkäija, GGML-i, täiustatud versioon ja selle eesmärk on muuta LLM-ide kasutamine lihtsamaks, eriti personaalarvutites.

Omadused ja peamised kasutusjuhtumid

GGUF on loodud selleks, et muuta LLM-id väiksemaks ja palju kiiremaks laadida. See on ülioluline mudelite lokaalseks käitamiseks, kus salvestusruum ja RAM on sageli piiratud. Vorming kasutab selle saavutamiseks „täiustatud tihendustehnikaid“. Samuti pakub see standardset viisi mudeli kaalude, arhitektuuri ja metaandmete pakendamiseks, tagades, et see töötab järjepidevalt erinevas tarkvaras, eriti llama.cpp-põhiste järeldusmootoritega.

GGUFi põhiline omadus on selle suurepärane kvantimise tugi. Kvantimine vähendab mudeli kaalude numbrilist täpsust (nt 16-bitistelt 4-bitistele arvudele), mis vähendab drastiliselt faili suurust ja selle käitamiseks vajalikku arvutusvõimsust. GGUF-mudelid on saadaval erinevates kvantimistasemetes (Q2 kuni Q8), pakkudes erinevaid kompromisse suuruse ja kvaliteedi vahel.

• Madalamad kvantimistasemed (nagu Q2 või Q3) annavad tulemuseks väga väikesed failid, mida saab käitada vähema RAM-iga riistvaral, kuid mudeli kvaliteet võib veidi langeda.
• Kõrgemad kvantimistasemed (nagu Q6 või Q8) säilitavad parema kvaliteedi, kuid nõuavad rohkem salvestusruumi ja RAM-i.

GGUFi peamised kasutusjuhtumid hõlmavad järgmist:

• Lokaalne LLM-ide juurutamine: Tööriistad nagu Ollama kasutavad GGUFi, et kasutajatel oleks lihtne võimsaid LLM-e oma arvutites käitada.
• Võrguühenduseta tehisintellekti assistendid: Paljud rakendused kasutavad GGUF-mudeleid, et pakkuda lokaalseid ja privaatseid alternatiive pilvepõhistele tehisintellekti tööriistadele.
• Koodiabi: IDE-d ja koodiredaktorid hakkavad kasutama GGUF-mudeleid intelligentseks koodi täiendamiseks.
• Lokaalsed vestlusrobotid: GGUF-mudeleid kasutatakse sageli privaatsete ja reageerimisvõimeliste vestluspõhiste tehisintellekti süsteemide jaoks.
• Tehisintellekti uurimistöö: Selle paindlikkus ja kvantimistugi muudavad selle populaarseks teadlaste seas LLM-idega katsetamiseks kättesaadaval riistvaral.

Turvalisuskaalutlused

Vastupidiselt levinud arvamusele on aluseks oleval GGML-teegil (millel GGUF põhineb) olnud dokumenteeritud haavatavusi, mis on seotud „sisendfaili ebapiisava valideerimisega“. Need vead võivad viia „potentsiaalselt ärakasutatavate mälukorruptsiooni haavatavusteni parsimise ajal“. On tuvastatud spetsiifilisi turvaprobleeme, kus kontrollimata kasutaja sisend võib põhjustada kuhu ülevoolu (ingl heap overflow), mis võib potentsiaalselt lubada ründajal pahatahtlikku koodi käivitada.

Levinud on eksiarvamus, et GGUF-fail „ei saa sisaldada koodi“ ja on „ainult mudelifail“. Kuid Databricksi turvaanalüüs näitas, et kuigi GGUF-fail ise ei sisalda käivitatavat Pythoni koodi, võib spetsiaalselt valmistatud fail ära kasutada parseri (tarkvara, mis faili loeb) vigu, et põhjustada mälukorruptsiooni ja saavutada koodi käivitamine.

Nende riskide vähendamiseks on kõige parem:

• Kasutada mudeleid ja tööriistu tuntud, usaldusväärsetest allikatest (nagu Koboldcpp).
• Käitada LLM-e isoleeritud keskkondades (nagu Dockeri konteinerid).
• Väga tundlike ülesannete puhul kaaluda spetsiaalse masina kasutamist ilma internetiühenduseta.

Puudused

GGUFi suur puudus on see, et enamik mudeleid arendatakse esmalt teistes raamistikes (nagu PyTorch) ja tuleb teisendada GGUF-vormingusse. See teisendusprotsess ei ole alati lihtne ja mõned mudelid ei pruugi olla GGUF-iga ühilduvate tööriistade poolt täielikult toetatud. Lisaks ei ole mudeli muutmine või peenhäälestamine pärast selle GGUF-vormingusse viimist üldiselt „lihtne“.

Kuigi GGUF on loodud kiireks laadimiseks ja tõhusaks VRAM-i kasutamiseks, võib tegelik järelduskiirus (kui kiiresti mudel vastuseid genereerib) mõnikord olla aeglasem kui kvantimata mudelitel. See võib juhtuda madalamate kvantimistasemete puhul, kuna kaalude dekvantimiseks järeldamise ajal on vaja lisatööd. GGUFi peamine jõudluseelis seisneb selles, et see võimaldab suurtel mudelitel töötada tavakasutaja riistvaral, säästes VRAM-i, mitte et see neid tingimata kiiremaks teeks.

GGUFi iseloomulik tunnus on selle sügav integreeritus kvantimisega, mis võimaldab võimsatel LLM-idel töötada „tavakasutaja riistvaral“ piiratud VRAM-iga. See aitab tehisintellektile juurdepääsu demokratiseerida. Siiski kaasnevad selle tõhususega kompromissid. Kuigi kvantimine muudab mudelid väiksemaks, võivad madalamad tasemed mudeli kvaliteeti veidi vähendada. Samuti võib järelduskiirus mõnikord olla aeglasem kui kvantimata mudelitel, eriti kui kvantimata versioon mahub täielikult VRAM-i.

GGUFi „kiiruse“ eelis viitab tavaliselt kiiremale laadimisele ja võimele käitada suuremat mudelit piiratud riistvaral, mitte toorele jõudlusele. GGUF tabab suurepäraselt „tehisintellekti demokratiseerimise“ suundumust, muutes arenenud mudelid kättesaadavamaks rohkematele inimestele. See nõuab kasutajatelt mudeli kvaliteedi ja nende riistvara piirangute tasakaalustamist. Mitme kvantimistaseme kättesaadavus võimaldab kasutajatel kohandada mudeleid oma konkreetsetele vajadustele, mis on vormingu populaarsuse võti lokaalse tehisintellekti kogukonnas.

4. Vormingute võrdlev analüüs

Sobiva mudeli serialiseerimisvormingu valik on strateegiline otsus, mis sõltub erinevate tegurite, sealhulgas turvalisuse, jõudluse, ressursitõhususe, koostöövõime ja konkreetse rakenduse konteksti tasakaalustamisest. Allolev tabel annab võrdleva ülevaate Safetensorsist, CKPT-st, ONNX-ist ja GGUF-ist nende kriitiliste mõõtmete lõikes.

Tunnus / Vorming	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
Peamine eesmärk	Turvaline ja kiire tensorite talletamine süvaõppemudelitele	Treeningu kontrollpunktid, mudeli parameetrid, oleku säilitamine	Raamistikudevaheline koostöövõime, juurutamine erineval riistvaral	Tõhus LLM-ide talletamine, optimeeritud lokaalne järeldamine tavakasutaja riistvaral
Turvaprofiil	Kõrge (disainipõhiselt puudub suvalise koodi käivitamine)	Madal (suvalise koodi käivitamine Pickle'i deserialiseerimise kaudu)	Mõõdukas (suvalise koodi käivitamine puudub, kuid võimalikud arhitektuurilised tagaused)	Mõõdukas (aluseks oleva teegi haavatavused, kuid fail ise ei ole käivitatav Pythoni kood)
Laadimiskiirus	Väga kiire (nullkoopiatega laadimine, laisk laadimine)	Varieeruv (võib olla aeglasem kui Safetensors täieliku laadimise tõttu)	Kiire (optimeeritud käituskeskkond, graafi optimeerimised)	Kiire (mmap, tõhus LLM-ide jaoks)
Mälukasutus	Tõhus (laisk laadimine, osaline laadimine)	Võib olla suur (laadib kogu objektigraafi)	Tõhus (käituskeskkonna optimeerimised)	Väga tõhus (kvantimine, VRAM-i säästmine)
Kettaruum	Tõhus (tihendus, ainult tensorid)	Varieeruv (võib olla suur, sisaldab täielikku olekut)	Tõhus (Protobuf-vorming)	Väga tõhus (kvantimine, täiustatud tihendus)
Kvantimise tugi	Jah, kuid vähem paindlik kui GGUF (PyTorch-sõltuv)	Jah (raamistikusõltuv)	Piiratud omatugi (lagundab tensorid)	Robustne (mitu taset, Q2-Q8, spetsialiseeritud variandid)
Porditavus	Kõrge (erinevate programmeerimiskeelte vahel)	Madal (tihedalt seotud konkreetsete raamistikega)	Väga kõrge (raamistikudevaheline, platvormideülene, mitmekesine riistvara)	Kõrge (eriti llama.cpp ökosüsteemi jaoks)
Peamised rakendused	Turvaline mudelite jagamine, Hugging Face'i vaikimisi vorming	Treenimine, peenhäälestamine, uurimistöö, mudeli salvestamine	Tootmiskeskkonda juurutamine, mobiil/serv, koostöövõime	Lokaalne LLM-ide järeldamine, tavakasutaja riistvara, vestlusrakendused
Põhieelis	Disainipõhine turvalisus, kiire laadimine, väike mälujalajälg	Treeningoleku säilitamine, detailne reprodutseeritavus	Universaalne juurutamine, käituskeskkonna optimeerimine, raamistikust sõltumatus	LLM-ide tõhusus tavakasutaja riistvaral, paindlik kvantimine
Põhipuudus	C++-is on metaandmete jaoks vaja JSON-parserit	Suvalise koodi käivitamise risk, suured failimahud	Keerukus kohandatud kihtide puhul, piiratud oma kvantimistugi	Sageli on vajalik teisendamine, madalamate kvantimistasemetega potentsiaalne järelduskiiruse langus

5. Kokkuvõte

Masinõppemudelite vormingute maailm areneb pidevalt, ajendatuna vajadusest parema turvalisuse, jõudluse ja koostöövõime järele. Traditsioonilised vormingud, nagu pickle-põhised CKPT-failid, olid uurimistööks paindlikud, kuid tõid kaasa tõsiseid turvariske, lubades suvalise koodi käivitamist. See on viinud uuemate ja turvalisemate vormingute arendamise ja kasutuselevõtuni.

Safetensors on selle nihke juhtiv näide. Eraldades andmed koodist ja kasutades tõhusaid laadimistehnikaid, pakub see turvalist ja suure jõudlusega alternatiivi süvaõppemudelite jagamiseks, eriti Hugging Face'i ökosüsteemis. Selle kahekordne kasu – turvalisus ja kiirus – on teinud sellest populaarse valiku kaasaegsetes tehisintellekti töövoogudes.

ONNX lahendab raamistike ühildumatuse suure probleemi. Esitades mudeleid abstraktsete arvutusgraafidena, võimaldab see neid juurutada erineval riistvaral ja tarkvaral. Kuigi ONNX takistab pickle'is nähtud suvalise koodi käivitamist, on sellel oma turvaprobleemid, nagu arhitektuurilised tagaused, mis nõuavad teistsuguseid kaitsemeetmeid.

GGUF on spetsialiseeritud lahendus suurte keelemudelite käitamiseks tavakasutaja riistvaral. Selle võimsad kvantimisfunktsioonid vähendavad drastiliselt mudeli suurust ja mälukasutust, muutes võimsad LLM-id kättesaadavamaks rohkematele inimestele. Siiski võib see tõhusus mõnikord kaasa tuua aeglasema järelduskiiruse ning selle aluseks olevad teegid on näidanud haavatavusi, mis nõuavad kasutajatelt ettevaatlikkust.

Lõppkokkuvõttes sõltub parim vorming konkreetsest kontekstist.

• Safetensors on parim valik süvaõppemudelite turvaliseks ja tõhusaks jagamiseks.
• ONNX on ideaalne mudelite juurutamiseks erinevates raamistikes ja riistvaral.
• GGUF pakub võrratut tõhusust suurte keelemudelite käitamiseks lokaalsetes, piiratud ressurssidega seadmetes.

Kuigi traditsioonilised CKPT-vormingud on endiselt kasulikud treeningu edenemise salvestamiseks kontrollitud keskkondades, asendatakse need avalikuks levitamiseks turvalisemate alternatiividega. Tehisintellekti valdkonna küpsemisel on nende spetsialiseeritud vormingute jätkuv arendamine hädavajalik masinõppe võimsuse ja ulatuse edendamiseks.