قالب‌های کلیدی مدل‌های هوش مصنوعی: Safetensors، CKPT، ONNX، GGUF و دیگران [۲۰۲۵]

رشد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نیاز مبرمی به روش‌هایی برای ذخیره‌سازی و توزیع مدل‌ها ایجاد کرده است که کارآمد، امن و سازگار با سیستم‌های مختلف باشند. با پیچیده‌تر شدن مدل‌ها و استفاده از آن‌ها در محیط‌های متنوع‌تر، انتخاب قالب سریال‌سازی به یک تصمیم کلیدی تبدیل شده است. این انتخاب بر عملکرد، مصرف منابع و امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد.

این گزارش به بررسی قالب‌های پیشرو در سریال‌سازی مدل، از جمله Safetensors، CKPT، ONNX و GGUF می‌پردازد و ویژگی‌های منحصر به فرد، کاربردهای رایج و مقایسه آن‌ها با یکدیگر را برجسته می‌کند.

۱. مقدمه‌ای بر سریال‌سازی مدل در هوش مصنوعی/یادگیری ماشین

سریال‌سازی مدل، فرآیند ذخیره یک مدل یادگیری ماشینِ آموزش‌دیده در یک فایل است. این فایل می‌تواند برای استفاده‌های بعدی مانند پیش‌بینی، ادامه آموزش یا انجام تحلیل، ذخیره، به اشتراک گذاشته یا دوباره بارگذاری شود. این قابلیت برای کل چرخه عمر هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، از تحقیق و توسعه گرفته تا استقرار در مقیاس بزرگ، ضروری است.

نقش حیاتی قالب‌های مدل در چرخه عمر هوش مصنوعی/یادگیری ماشین

ذخیره مدل‌ها در یک قالب استاندارد به دلایل مختلفی حیاتی است:

• تکرارپذیری: این امکان را فراهم می‌کند که آزمایش‌های تحقیقاتی به دقت تکرار و تأیید شوند.
• همکاری: قالب‌های استاندارد اشتراک‌گذاری مدل‌ها را برای تیم‌ها آسان می‌کنند و به آن‌ها امکان همکاری و ادغام مدل‌ها در سیستم‌های بزرگ‌تر را می‌دهند.
• استقرار: سریال‌سازی، یک مدل آموزش‌دیده را به یک فایل قابل حمل تبدیل می‌کند که می‌تواند در محیط‌های مختلف، از سرورهای ابری گرفته تا دستگاه‌های لبه (edge devices)، بارگذاری و اجرا شود.
• یادگیری انتقالی: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را به عنوان پایه‌ای برای وظایف جدید ممکن می‌سازد که به طور قابل توجهی در زمان آموزش و داده صرفه‌جویی می‌کند.

مروری بر چالش‌هایی که قالب‌های مدرن به آن‌ها پرداخته‌اند

با پیشرفت یادگیری ماشین، قالب‌های سریال‌سازی مدرن برای حل چندین چالش کلیدی تکامل یافته‌اند:

• امنیت: یک نگرانی عمده، خطر امنیتی در روش‌های سنتی، به ویژه آن‌هایی است که از ماژول pickle پایتون استفاده می‌کنند. این روش‌ها می‌توانند اجازه دهند کدهای مخرب هنگام بارگذاری مدل اجرا شوند، که در صورت دریافت مدل از یک منبع نامعتبر، یک تهدید امنیتی جدی ایجاد می‌کند.
• عملکرد: مدل‌های بزرگ و پیچیده امروزی نیازمند بارگذاری بسیار سریع و مدیریت حافظه کارآمد هستند. این امر به ویژه برای دستگاه‌هایی با منابع محدود مانند تلفن‌های همراه و برای برنامه‌هایی که به پاسخ‌های فوری نیاز دارند، اهمیت دارد.
• قابلیت حمل و تعامل‌پذیری: دنیای یادگیری ماشین از چارچوب‌های مختلفی (مانند PyTorch، TensorFlow و JAX) استفاده می‌کند. نیاز به قالب‌هایی وجود دارد که به مدل‌ها اجازه دهند به راحتی بین این چارچوب‌ها جابجا شوند و بر روی سخت‌افزارهای مختلف (GPU، TPU) بدون نیاز به تغییرات اساسی اجرا شوند.

در سال‌های اخیر، جامعه هوش مصنوعی به سمت قالب‌های کارآمدتر و امن‌تر مانند GGUF و Safetensors حرکت کرده است که نشان‌دهنده تلاش جمعی برای رسیدگی به این مسائل است.

روش‌های اولیه برای ذخیره مدل‌های یادگیری ماشین، مانند استفاده PyTorch از ماژول pickle پایتون برای فایل‌های .pt و .pth خود، به دلیل سهولت استفاده انتخاب شدند. آن‌ها می‌توانستند به راحتی اشیاء پیچیده پایتون، از جمله طراحی مدل و وضعیت آموزش آن (مانند بهینه‌ساز یا optimizer) را ذخیره کنند. اگرچه این برای تحقیقات در یک محیط پایتون راحت بود، اما یک نقص امنیتی بزرگ ایجاد کرد. ماژول pickle به گونه‌ای طراحی شده است که به آن اجازه می‌دهد هر کدی که در یک فایل جاسازی شده را در حین فرآیند بارگذاری اجرا کند. این بدان معناست که بارگذاری یک مدل به ظاهر بی‌ضرر از یک منبع نامعتبر می‌تواند کل یک سیستم را به خطر بیندازد.

ایجاد قالب‌هایی مانند Safetensors، همراه با استفاده روزافزون از ONNX و GGUF، پاسخی مستقیم به این خطر امنیتی و همچنین نیاز به عملکرد و قابلیت حمل بهتر است. به عنوان مثال، Safetensors به طور خاص برای جلوگیری از اجرای کدهای مخرب ساخته شده است. این نشان می‌دهد که با بالغ شدن حوزه یادگیری ماشین و حرکت هوش مصنوعی از تحقیقات به کاربردهای دنیای واقعی، امنیت و کارایی دیگر ملاحظات ثانویه نیستند، بلکه اصول اصلی در طراحی قالب‌های جدید هستند. این تغییر نشان‌دهنده یک گذار ضروری از انعطاف‌پذیری متمرکز بر تحقیق به امنیت و استحکام در سطح تولید است و «بدهی فنی» روش‌های قدیمی‌تر و سهل‌گیرانه‌تر را برطرف می‌کند.

قالب‌های بومی چارچوب‌ها، مانند .pt/.pth برای PyTorch و .ckpt/.h5 برای TensorFlow/Keras، به شدت با چارچوب‌های خاص خود یکپارچه هستند. در حالی که این امر آن‌ها را در یک اکوسیستم واحد کارآمد می‌سازد، اما مشکلات قابل توجهی در تعامل‌پذیری ایجاد می‌کند. مدلی که در یک چارچوب آموزش دیده است، بدون تبدیل‌های پیچیده یا نگهداری سیستم‌های جداگانه برای هر چارچوب، به راحتی در چارچوب دیگری قابل استفاده نیست. این امر منجر به جریان‌های کاری توسعه و استقرار گسسته می‌شود.

قالب Open Neural Network Exchange (ONNX) برای شکستن این موانع ایجاد شد. این قالب یک استاندارد «چند پلتفرمی» و «مستقل از فروشنده» برای مدل‌ها ارائه می‌دهد. این کار را با تعریف ساختار مدل (گراف محاسباتی آن) به روشی انتزاعی که مستقل از هر چارچوب واحدی است، انجام می‌دهد. به طور مشابه، GGUF، اگرچه در ابتدا برای پروژه llama.cpp ساخته شد، اما بر بهبود سازگاری برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در پلتفرم‌های مختلف نیز تمرکز دارد.

تنوع قالب‌های امروزی نشان‌دهنده یک تنش اصلی در صنعت یادگیری ماشین است: تمایل به ویژگی‌های خاص چارچوب در حین توسعه (مانند گراف پویای PyTorch برای انعطاف‌پذیری تحقیقاتی) در مقابل نیاز به استقرار جهانی، کارآمد و امن. این تنش به این معناست که قالب‌های متعددی همچنان وجود خواهند داشت و ابزارهای تبدیل و خطوط لوله پیشرفته MLOps را برای اتصال توسعه مدل به استقرار، حیاتی‌تر می‌کنند. قالب‌های مختلف بر اساس نقاط قوت منحصر به فردشان، همچنان برای مراحل خاصی از چرخه عمر یادگیری ماشین استفاده خواهند شد.

۲. آشنایی با Safetensors

Safetensors یک گام بزرگ رو به جلو در سریال‌سازی مدل است که به طور خاص برای رفع مشکلات امنیتی و کارایی روش‌های سنتی ذخیره‌سازی مدل طراحی شده است.

تعریف و اصول طراحی اصلی

Safetensors یک قالب سریال‌سازی مدرن، امن و سریع برای مدل‌های یادگیری عمیق است که توسط Hugging Face ایجاد شده است. هدف اصلی آن ارائه راهی امن برای ذخیره و اشتراک‌گذاری تانسورها — آرایه‌های چند بعدی که بلوک‌های اصلی داده در یادگیری ماشین هستند — می‌باشد. این قالب طوری طراحی شده است که امن‌تر و سریع‌تر از قالب‌های قدیمی مانند pickle باشد.

یک اصل اصلی Safetensors، جداسازی دقیق وزن‌های مدل (تانسورها) از هرگونه کد قابل اجرا است. این طراحی مستقیماً به آسیب‌پذیری‌های امنیتی موجود در روش‌های سریال‌سازی قدیمی‌تر می‌پردازد.

ویژگی‌های کلیدی

• کپی-صفر و بارگذاری تنبل (Zero-copy and Lazy Loading): یکی از کلیدهای عملکرد Safetensors، قابلیت «کپی-صفر» آن است. این قابلیت به داده‌های مدل اجازه می‌دهد تا مستقیماً از دیسک به حافظه نگاشت شوند بدون اینکه کپی‌های اضافی ایجاد شود، که باعث صرفه‌جویی در حافظه و تسریع بارگذاری می‌شود. همچنین از «بارگذاری تنبل» پشتیبانی می‌کند، به این معنی که تنها بخش‌های ضروری یک مدل بزرگ در صورت نیاز به حافظه RAM بارگذاری می‌شوند. این ویژگی برای مدل‌های بسیار بزرگ یا سیستم‌هایی با حافظه محدود بسیار مفید است.
• مدیریت متادیتای ساختاریافته: هر فایل Safetensors شامل یک بخش متادیتای جداگانه با فرمت JSON است. این بخش تمام تانسورهای مدل را با جزئیاتی مانند شکل، نوع داده و نام آن‌ها لیست می‌کند. متادیتا به محل ذخیره داده‌های واقعی تانسور در فایل اشاره می‌کند که هم خوانایی و هم امنیت را بهبود می‌بخشد.
• ذخیره‌سازی فقط-تانسور: مهم‌ترین ویژگی امنیتی Safetensors این است که طوری طراحی شده تا «فقط شامل داده‌های خام تانسور و متادیتای مرتبط باشد». این قالب بر اساس معماری خود، «اجازه سریال‌سازی کدهای دلخواه پایتون را نمی‌دهد». این انتخاب طراحی بنیادی، خطر اجرای کدهای مخرب هنگام بارگذاری مدل را از بین می‌برد.
• پشتیبانی از کوانتیزه‌سازی: Safetensors می‌تواند تانسورهای کوانتیزه‌شده را مدیریت کند، که به کوچک‌تر شدن مدل‌ها و مصرف حافظه کمتر کمک می‌کند. با این حال، پشتیبانی آن از کوانتیزه‌سازی «به اندازه GGUF انعطاف‌پذیر نیست» زیرا به ویژگی‌های ارائه شده توسط چارچوب PyTorch وابسته است.

مزایای اصلی

• امنیت تقویت‌شده (کاهش خطر اجرای کد دلخواه): این بزرگ‌ترین مزیت Safetensors است. این قالب بر اساس طراحی خود، به طور کامل از ذخیره شدن کدهای پایتون در فایل جلوگیری می‌کند. این کار جدی‌ترین خطر امنیتی موجود در قالب‌های مبتنی بر pickle را از بین می‌برد: اجرای کدهای مخرب هنگام بارگذاری مدل. این ویژگی Safetensors را به بهترین انتخاب برای اشتراک‌گذاری و استفاده از مدل‌ها از منابع عمومی یا نامعتبر تبدیل می‌کند. این قالب همچنین شامل ویژگی‌های امنیتی دیگری مانند «تکنیک‌های رمزنگاری پیشرفته» و کنترل‌های دسترسی برای جلوگیری از دستکاری داده‌ها است.
• بهینه‌سازی عملکرد: استفاده از کپی-صفر و بارگذاری تنبل منجر به «زمان بارگذاری سریع‌تر و مصرف حافظه کمتر» می‌شود. بنچمارک‌ها نشان می‌دهند که این قالب بسیار «سریع‌تر» از pickle است و می‌تواند «۷۶.۶ برابر سریع‌تر روی CPU و ۲ برابر سریع‌تر روی GPU در مقایسه با روش سنتی ذخیره‌سازی PyTorch» باشد.
• قابلیت حمل: این قالب طوری طراحی شده است که قابل حمل باشد، به این معنی که در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف کار می‌کند. این امر اشتراک‌گذاری و استفاده از مدل‌ها را در سیستم‌های نرم‌افزاری مختلف آسان‌تر می‌کند.
• یکپارچه‌سازی یکپارچه: Safetensors «یکپارچه‌سازی یکپارچه‌ای با چارچوب‌ها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین موجود» دارد. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به راحتی این قالب امن‌تر را بدون ایجاد تغییرات عمده در جریان‌های کاری فعلی خود به کار گیرند.

مقایسه با سریال‌سازی سنتی (مثلاً Pickle)

ماژول pickle پایتون، که برای فایل‌های .pt و .pth پای‌تورچ استفاده می‌شود، ذاتاً ناامن است. این ماژول اجازه می‌دهد هر کدی در داخل یک فایل سریال‌شده پنهان شود و هنگام بارگذاری فایل به طور خودکار اجرا شود. این یک آسیب‌پذیری شناخته‌شده و شدید است، به خصوص هنگام استفاده از مدل‌های دانلود شده از وب‌سایت‌های عمومی. اگرچه ابزارهایی مانند picklescan می‌توانند برخی از الگوهای مخرب را شناسایی کنند، اما کامل نیستند و نمی‌توانند ایمنی را تضمین کنند.

Safetensors به طور خاص برای حل این مشکل امنیتی ایجاد شد. با اجازه دادن تنها به داده‌های خام تانسور و متادیتای ساختاریافته در فایل، امکان اجرای کد مخرب را از بین می‌برد. فراتر از امنیت، Safetensors عملکرد بسیار بهتری نیز ارائه می‌دهد. طراحی آن برای نگاشت حافظه و بارگذاری تنبل منجر به بارگذاری سریع‌تر و استفاده کارآمدتر از حافظه در مقایسه با pickle می‌شود که معمولاً کل مدل را به یکباره در حافظه بارگذاری می‌کند.

آسیب‌پذیری امنیتی در pickle پایتون به این معناست که دانلود یک فایل .pt یا .pth از یک منبع نامعتبر فقط دانلود داده نیست؛ بلکه مانند اجرای یک برنامه بالقوه مضر است. مشخص شده است که «هیچ راه‌حل ۱۰۰٪ تضمینی برای تأیید ایمنی یک فایل pickle بدون اجرا وجود ندارد». این امر بار بررسی ایمنی فایل را بر دوش کاربر می‌گذارد که کاری دشوار و غیرقابل اعتماد است.

Safetensors این پویایی را با طراحی مجدد خود قالب تغییر می‌دهد تا از ابتدا از گنجاندن کدهای مضر جلوگیری کند. این قالب مسئولیت امنیتی را از فرآیند دشوار تأیید توسط کاربر به ایمنی داخلی خود قالب منتقل می‌کند. این نشان‌دهنده یک تغییر بزرگ در جامعه هوش مصنوعی منبع باز از رویکرد «تأیید کن، سپس اعتماد کن» به مدل «اعتماد بر اساس طراحی» است. این تغییر اذعان دارد که اسکن کردن تمام تهدیدات ممکن در فایل‌های پیچیده تقریباً غیرممکن است. با مسدود کردن بردار حمله (اجرای کد دلخواه)، Safetensors اشتراک‌گذاری گسترده مدل‌ها را امن‌تر می‌کند، همکاری را تشویق می‌کند و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را برای افراد بیشتری آسان‌تر می‌سازد. این اصل «اعتماد بر اساس طراحی» برای رشد و امنیت کل اکوسیستم هوش مصنوعی ضروری است.

در حالی که Safetensors عمدتاً به دلایل امنیتی (برای رفع آسیب‌پذیری‌های pickle) ایجاد شد، اما مزایای عملکردی قابل توجهی مانند بارگذاری سریع‌تر، مصرف حافظه کمتر و عملیات کپی-صفر را نیز ارائه می‌دهد. این دستاوردهای عملکردی فقط یک اثر جانبی نیستند؛ بلکه نتیجه مستقیم طراحی بهینه Safetensors هستند که از نگاشت حافظه و بارگذاری تنبل برای مدیریت کارآمد داده‌ها استفاده می‌کند. این امر آن را به طور طبیعی برای مدل‌های بزرگ کارآمدتر می‌سازد.

این ترکیب از امنیت تقویت‌شده و بهبودهای عملکردی قابل توجه، عامل اصلی پذیرش گسترده آن بوده است. اگر Safetensors فقط امنیت بهتری ارائه می‌داد، پذیرش آن ممکن بود کندتر باشد، به ویژه در میان کاربرانی که بلافاصله بر امنیت متمرکز نیستند. با این حال، مزایای عملکردی واضح و قابل اندازه‌گیری، دلیلی قوی برای همه برای تغییر به این قالب فراهم می‌کند و ادغام آن را در پلتفرم‌های بزرگی مانند Hugging Face تسریع می‌بخشد. این نشان می‌دهد که در مهندسی هوش مصنوعی، یک فناوری اغلب برای پذیرش سریع و گسترده توسط صنعت، نیاز به ارائه مزایای امنیتی و عملکردی به طور همزمان دارد.

۳. مروری بر قالب‌های کلیدی مدل

علاوه بر Safetensors، چندین قالب دیگر در دنیای یادگیری ماشین اهمیت دارند که هر کدام ویژگی‌ها و موارد استفاده خاص خود را دارند.

۳.۱. CKPT (چک‌پوینت‌ها)

یک چک‌پوینت هوش مصنوعی یک نوع فایل واحد نیست، بلکه یک تصویر لحظه‌ای (snapshot) از وضعیت یک مدل است که در یک نقطه خاص در طول آموزش ذخیره می‌شود. چک‌پوینت‌ها برای ذخیره پیشرفت در طول فرآیندهای آموزشی طولانی ضروری هستند.

ویژگی‌ها و موارد استفاده معمول

یک چک‌پوینت معمولاً شامل پارامترهای یادگرفته‌شده مدل، مانند وزن‌ها و بایاس‌های آن است. همچنین می‌تواند اطلاعات مهم دیگری که برای از سرگیری آموزش لازم است، مانند وضعیت بهینه‌ساز (optimizer)، شماره ایپاک (epoch) فعلی و برنامه نرخ یادگیری را ذخیره کند. پسوندهای فایل برای چک‌پوینت‌ها بر اساس چارچوب متفاوت است. برای PyTorch، معمولاً .pt یا .pth هستند، در حالی که برای TensorFlow/Keras، .ckpt یا .h5 هستند.

مزایای کلیدی فایل‌های CKPT عبارتند از:

• تکرارپذیری: آن‌ها تضمین می‌کنند که یک مدل هنگام بارگذاری مجدد رفتار ثابتی داشته باشد، که برای اعتبارسنجی تحقیقات و حفظ عملکرد قابل اعتماد حیاتی است.
• همکاری: اشتراک‌گذاری آن‌ها آسان است و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا نتایج را تکرار کنند یا بر روی کارهای موجود بنا کنند.
• انعطاف‌پذیری: قالب‌های .pt/.pth پای‌تورچ به ویژه انعطاف‌پذیر هستند و ذخیره و بارگذاری مدل‌ها را برای اهداف تحقیقاتی ساده می‌کنند.

موارد استفاده رایج برای فایل‌های CKPT عبارتند از:

• از سرگیری آموزش: ادامه دادن یک جلسه آموزشی که قطع شده است، که باعث صرفه‌جویی قابل توجهی در زمان و منابع محاسباتی می‌شود.
• تنظیم دقیق (Fine-Tuning): استفاده از یک مدل از پیش آموزش‌دیده به عنوان نقطه شروع برای آموزش روی یک مجموعه داده جدید و خاص‌تر.
• ارزیابی مدل: آزمایش عملکرد یک مدل در مراحل مختلف آموزش بدون نیاز به آموزش مجدد آن.
• استنتاج (Inference): بارگذاری یک مدل کاملاً آموزش‌دیده در یک سیستم تولیدی برای انجام پیش‌بینی.
• تحقیق و آزمایش: تحلیل چگونگی تکامل یک مدل در طول زمان و تنظیم سیستماتیک پارامترهای آن.
• یادگیری انتقالی: به عنوان یک نقطه شروع قدرتمند برای وظایف مرتبط عمل می‌کند که زمان آموزش و نیاز به داده را کاهش می‌دهد.
• بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery): به عنوان یک نسخه پشتیبان برای از سرگیری کار پس از یک شکست در طول یک فرآیند آموزشی طولانی عمل می‌کند.

ملاحظات امنیتی

بزرگ‌ترین خطر امنیتی در فایل‌های CKPT، به ویژه قالب‌های .pt و .pth پای‌تورچ، ناشی از وابستگی آن‌ها به ماژول pickle پایتون است. این بدان معناست که این فایل‌ها می‌توانند طوری طراحی شوند که حاوی کدهای مخرب پایتون باشند و هنگام بارگذاری (اگر تابع torch.load بدون تنظیم weights_only=True استفاده شود) آن را اجرا کنند. این آسیب‌پذیری (CWE-502: Deserialization of Untrusted Data) می‌تواند عواقب جدی مانند سرقت داده، تغییر رفتار مدل یا حتی تصاحب کامل سیستم را به همراه داشته باشد.

صنعت این خطر را پذیرفته و Safetensors به عنوان یک گزینه امن‌تر ظهور کرده است. همانطور که اشاره شد، «بیشتر چک‌پوینت‌های هوش مصنوعی Stable Diffusion در قالب‌هایی مانند .ckpt یا .safetensors ذخیره می‌شوند... .safetensors یک جایگزین امن‌تر است که برای جلوگیری از اجرای کدهای مخرب طراحی شده است.» این نشان‌دهنده یک روند واضح به سمت قالب‌های امن‌تر برای اشتراک‌گذاری مدل‌ها است.

CKPTها، به ویژه در قالب .pt/.pth پای‌تورچ، به «بسیار انعطاف‌پذیر» بودن شهرت دارند. این انعطاف‌پذیری به آنها اجازه می‌دهد نه تنها وزن‌های مدل، بلکه وضعیت بهینه‌ساز و حتی کلاس‌های سفارشی پایتون را نیز ذخیره کنند، که برای از سرگیری دقیق آموزش بسیار مفید است.

با این حال، همین انعطاف‌پذیری است که آسیب‌پذیری امنیتی را ایجاد می‌کند. از آنجا که این قالب می‌تواند هر شیء پایتون را ذخیره کند، یک مهاجم می‌تواند کدهای مخرب را در داخل یک فایل مدل پنهان کند. هنگامی که فایل بدون اقدامات احتیاطی مناسب بارگذاری می‌شود، آن کد اجرا می‌شود. این یک بده‌بستان اساسی در طراحی سیستم را نشان می‌دهد: انعطاف‌پذیری بیشتر اغلب منجر به سطح حمله بزرگتر و خطرات امنیتی بیشتر می‌شود.

راه‌حل صنعت، پذیرش قالب‌هایی مانند Safetensors برای توزیع مدل‌ها است، حتی اگر قالب‌های انعطاف‌پذیرتر .pt/.pth هنوز برای آموزش در محیط‌های کنترل‌شده استفاده شوند. این نشان‌دهنده درک رو به رشدی است که مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشین به سطوح مختلفی از امنیت نیاز دارند. قدرت ذخیره وضعیت کامل آموزش بهتر است در یک محیط توسعه قابل اعتماد باقی بماند، در حالی که اشتراک‌گذاری و استقرار نیازمند قالب‌هایی با تضمین‌های امنیتی داخلی است.

۳.۲. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX، که مخفف Open Neural Network Exchange است، یک قالب استاندارد باز برای مدل‌های یادگیری ماشین است. این قالب طوری طراحی شده است که به مدل‌ها اجازه دهد در چارچوب‌های مختلف یادگیری عمیق کار کنند.

ویژگی‌ها و موارد استفاده اصلی

یک فایل ONNX حاوی ساختار کامل یک مدل، از جمله توالی عملیات آن (گراف محاسباتی)، وزن‌های یادگرفته‌شده و سایر متادیتاها است. یکی از نقاط قوت اصلی ONNX این است که به عنوان یک مترجم جهانی عمل می‌کند. مدل‌های آموزش‌دیده در چارچوب‌هایی مانند PyTorch، TensorFlow یا scikit-learn می‌توانند به فرمت ONNX تبدیل شوند و رویکرد «یک بار آموزش بده، همه جا مستقر کن» را ممکن سازند.

برخلاف قالب‌هایی که فقط وزن‌های مدل را ذخیره می‌کنند (مانند Safetensors یا GGUF)، ONNX شامل گراف محاسباتی مدل نیز می‌شود. این ساختار مبتنی بر گراف «انعطاف‌پذیری بیشتری هنگام تبدیل مدل‌ها بین چارچوب‌های مختلف» فراهم می‌کند. ONNX قابلیت حمل عالی در بسیاری از پلتفرم‌ها، دستگاه‌ها و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (CPU، GPU، تراشه‌های هوش مصنوعی) ارائه می‌دهد. مدل‌ها در قالب Protobuf ذخیره می‌شوند که یک روش کارآمد و مستقل از پلتفرم برای ذخیره داده‌های ساختاریافته است.

موارد استفاده اصلی برای ONNX عبارتند از:

• استقرار بین-چارچوبی: اجرای یک مدل در یک چارچوب یا محیط متفاوت از آنی که در آن آموزش دیده است.
• استنتاج با عملکرد بالا: ONNX Runtime یک موتور استنتاج است که به طور خودکار مدل‌ها را برای سخت‌افزار خاص بهینه می‌کند و اغلب منجر به عملکرد سریع‌تر می‌شود.
• استقرار در دستگاه‌های لبه و موبایل: ردپای کوچک و زمان اجرای بهینه‌شده، ONNX را به گزینه‌ای خوب برای اجرای مدل‌ها در دستگاه‌های با منابع محدود تبدیل می‌کند.
• سیستم‌های تولیدی: استحکام و قابلیت حمل آن، آن را برای استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولیدی پرتقاضا محبوب کرده است.

ملاحظات امنیتی

یک خطر امنیتی ظریف اما جدی در مدل‌های ONNX، پتانسیل وجود درهای پشتی معماری است. یک مهاجم می‌تواند گراف محاسباتی یک مدل را طوری تغییر دهد که یک مسیر پنهان را شامل شود که فقط با ورودی‌های خاص فعال می‌شود. هنگام فعال شدن، این در پشتی می‌تواند باعث شود مدل خروجی‌های مخرب یا غیرمنتظره تولید کند، در حالی که در ورودی‌های استاندارد به طور عادی رفتار می‌کند و شناسایی آن را دشوار می‌سازد. خطرات دیگر شامل حملات وارونگی مدل (استخراج داده‌های حساس آموزشی) و حملات تخاصمی (استفاده از ورودی‌های مخرب برای فریب مدل) است.

برای کاهش این تهدیدات، چندین روش توصیه می‌شود:

• مدل‌های ONNX را به صورت دیجیتالی امضا کنید تا از دستکاری نشدن آنها اطمینان حاصل شود.
• مدل‌ها را در محیط‌های ایزوله مانند کانتینرهای Docker با امنیت شبکه قوی مستقر کنید.
• از ابزارهای نظارتی برای ردیابی رفتار مدل و شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده کنید.
• از بهترین شیوه‌های امنیتی عمومی، مانند پاک‌سازی ورودی‌ها و به‌روز نگه‌داشتن نرم‌افزار، پیروی کنید.

ONNX به طور کلی از قالب‌های مبتنی بر pickle امن‌تر است زیرا هنگام بارگذاری، کد دلخواه را اجرا نمی‌کند. با این حال، اگر یک مدل ONNX از لایه‌های سفارشی که به صورت خارجی پیاده‌سازی شده‌اند استفاده کند، آن لایه‌ها می‌توانند به طور بالقوه حاوی کدهای مخرب پایتون باشند اگر به دقت مدیریت نشوند.

معایب

اگرچه ONNX از مدل‌های کوانتیزه‌شده پشتیبانی می‌کند، اما «به طور بومی از تانسورهای کوانتیزه‌شده» به روانی GGUF پشتیبانی نمی‌کند. این قالب آن‌ها را به تانسورهای جداگانه عدد صحیح و ضریب مقیاس تجزیه می‌کند که «می‌تواند منجر به کاهش کیفیت شود». تبدیل مدل‌هایی با لایه‌های پیچیده یا سفارشی که در ONNX استاندارد نیستند نیز می‌تواند دشوار باشد و ممکن است نیاز به کار سفارشی داشته باشد که می‌تواند عملکرد را کند کند.

قالب‌های سنتی مبتنی بر pickle پایتون (مانند فایل‌های .pt) اشیاء پایتون را ذخیره می‌کنند که می‌تواند شامل کدهای قابل اجرا باشد. این روش مدل را به عنوان یک برنامه در نظر می‌گیرد. در مقابل، ONNX بر ذخیره «گراف محاسباتی» مدل تمرکز دارد—یک نمایش انتزاعی‌تر از عملیات و جریان داده آن، به جای یک پیاده‌سازی کد خاص.

این رویکرد گراف-محور همان چیزی است که به ONNX قابلیت حمل عالی بین چارچوب‌ها را می‌دهد و اجازه می‌دهد برای سخت‌افزارهای مختلف بهینه شود. با تعریف منطق مدل در سطح بالاتر، آن را از چارچوبی که در آن آموزش دیده مستقل می‌کند. این یک تغییر مفهومی قابل توجه است، که از یک پیاده‌سازی خاص-چارچوب به یک نمایش محاسباتی قابل حمل حرکت می‌کند. در حالی که این امر انعطاف‌پذیری استقرار را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد، اما نگرانی‌های امنیتی جدیدی مانند درهای پشتی معماری ایجاد می‌کند که نیازمند استراتژی‌های امنیتی متفاوتی نسبت به آن‌هایی است که برای قالب‌های مبتنی بر pickle استفاده می‌شود.

۳.۳. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) یک فرمت فایل است که به طور خاص برای ذخیره و اجرای کارآمد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) طراحی شده است. این یک نسخه بهبود یافته از نسخه قبلی خود، GGML، است و هدف آن آسان‌تر کردن استفاده از LLMها، به ویژه در رایانه‌های شخصی است.

ویژگی‌ها و موارد استفاده اصلی

GGUF برای کوچک‌تر کردن LLMها و بارگذاری بسیار سریع‌تر آنها طراحی شده است. این برای اجرای مدل‌ها به صورت محلی، جایی که فضای ذخیره‌سازی و RAM اغلب محدود است، حیاتی است. این فرمت از «تکنیک‌های فشرده‌سازی پیشرفته» برای رسیدن به این هدف استفاده می‌کند. همچنین یک روش استاندارد برای بسته‌بندی وزن‌ها، معماری و متادیتای مدل ارائه می‌دهد و اطمینان می‌دهد که به طور مداوم در نرم‌افزارهای مختلف، به ویژه با موتورهای استنتاج مبتنی بر llama.cpp، کار می‌کند.

یک ویژگی کلیدی GGUF پشتیبانی عالی آن از کوانتیزه‌سازی است. کوانتیزه‌سازی دقت عددی وزن‌های مدل را کاهش می‌دهد (مثلاً از اعداد ۱۶ بیتی به ۴ بیتی)، که به شدت حجم فایل و محاسبات مورد نیاز برای اجرای آن را کاهش می‌دهد. مدل‌های GGUF در سطوح مختلف کوانتیزه‌سازی (از Q2 تا Q8) موجود هستند و طیف وسیعی از بده‌بستان‌ها بین اندازه و کیفیت را ارائه می‌دهند.

• سطوح کوانتیزه‌سازی پایین‌تر (مانند Q2 یا Q3) منجر به فایل‌های بسیار کوچک می‌شود که می‌توانند روی سخت‌افزارهایی با RAM کمتر اجرا شوند، اما ممکن است افت جزئی در کیفیت مدل داشته باشند.
• سطوح کوانتیزه‌سازی بالاتر (مانند Q6 یا Q8) کیفیت بهتری را حفظ می‌کنند اما به فضای ذخیره‌سازی و RAM بیشتری نیاز دارند.

موارد استفاده اصلی برای GGUF عبارتند از:

• استقرار محلی LLM: ابزارهایی مانند Ollama از GGUF برای آسان کردن اجرای LLMهای قدرتمند توسط کاربران بر روی رایانه‌های شخصی خود استفاده می‌کنند.
• دستیاران هوش مصنوعی آفلاین: بسیاری از برنامه‌ها از مدل‌های GGUF برای ارائه جایگزین‌های محلی و خصوصی برای ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر استفاده می‌کنند.
• کمک در کدنویسی: IDEها و ویرایشگرهای کد در حال شروع به استفاده از مدل‌های GGUF برای تکمیل هوشمند کد هستند.
• چت‌بات‌های محلی: مدل‌های GGUF اغلب برای سیستم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای خصوصی و پاسخگو استفاده می‌شوند.
• تحقیقات هوش مصنوعی: انعطاف‌پذیری و پشتیبانی از کوانتیزه‌سازی آن، آن را در میان محققان برای آزمایش LLMها بر روی سخت‌افزارهای در دسترس محبوب کرده است.

ملاحظات امنیتی

برخلاف تصور رایج، کتابخانه زیربنایی GGML (که GGUF بر پایه آن است) آسیب‌پذیری‌های مستندی در رابطه با «اعتبارسنجی ناکافی روی فایل ورودی» داشته است. این نقص‌ها می‌توانند منجر به «آسیب‌پذیری‌های بالقوه قابل بهره‌برداری فساد حافظه در حین تجزیه (parsing)» شوند. مسائل امنیتی خاصی شناسایی شده‌اند که در آن‌ها ورودی کاربر کنترل‌نشده می‌تواند باعث سرریز هیپ (heap overflow) شود و به طور بالقوه به یک مهاجم اجازه دهد کد مخرب اجرا کند.

یک تصور غلط رایج وجود دارد که یک فایل GGUF «نمی‌تواند حاوی کد باشد» و «صرفاً یک فایل مدل است». با این حال، یک گزارش امنیتی از Databricks نشان داد که در حالی که خود فایل GGUF حاوی کد پایتون قابل اجرا نیست، یک فایل با ساختار خاص می‌تواند از نقص‌های موجود در تجزیه‌کننده (نرم‌افزاری که فایل را می‌خواند) برای ایجاد فساد حافظه و دستیابی به اجرای کد سوءاستفاده کند.

برای کاهش این خطرات، بهتر است:

• از مدل‌ها و ابزارهای منابع شناخته‌شده و معتبر (مانند Koboldcpp) استفاده کنید.
• LLMها را در محیط‌های ایزوله (مانند کانتینرهای Docker) اجرا کنید.
• برای کارهای بسیار حساس، استفاده از یک ماشین اختصاصی بدون دسترسی به اینترنت را در نظر بگیرید.

معایب

یک اشکال عمده GGUF این است که بیشتر مدل‌ها ابتدا در چارچوب‌های دیگر (مانند PyTorch) توسعه می‌یابند و باید به فرمت GGUF تبدیل شوند. این فرآیند تبدیل همیشه آسان نیست و برخی از مدل‌ها ممکن است به طور کامل توسط ابزارهای سازگار با GGUF پشتیبانی نشوند. علاوه بر این، تغییر یا تنظیم دقیق یک مدل پس از قرار گرفتن در فرمت GGUF به طور کلی «ساده نیست».

در حالی که GGUF برای بارگذاری سریع و استفاده کارآمد از حافظه VRAM طراحی شده است، سرعت استنتاج واقعی (سرعت تولید پاسخ توسط مدل) گاهی اوقات می‌تواند کندتر از مدل‌های کوانتیزه‌نشده باشد. این می‌تواند با سطوح کوانتیزه‌سازی پایین‌تر به دلیل کار اضافی مورد نیاز برای دیکوانتیزه کردن وزن‌ها در حین استنتاج اتفاق بیفتد. مزیت عملکرد اصلی GGUF این است که با صرفه‌جویی در VRAM، اجرای مدل‌های بزرگ را روی سخت‌افزار مصرف‌کننده امکان‌پذیر می‌کند، نه اینکه لزوماً آنها را سریع‌تر کند.

ویژگی تعیین‌کننده GGUF ادغام عمیق آن با کوانتیزه‌سازی است که به LLMهای قدرتمند اجازه می‌دهد روی «سخت‌افزارهای سطح مصرف‌کننده» با VRAM محدود اجرا شوند. این به دموکراتیزه کردن دسترسی به هوش مصنوعی کمک می‌کند. با این حال، این کارایی شامل بده‌بستان‌هایی است. در حالی که کوانتیزه‌سازی مدل‌ها را کوچک‌تر می‌کند، سطوح پایین‌تر می‌توانند کیفیت مدل را کمی کاهش دهند. همچنین، سرعت استنتاج گاهی اوقات می‌تواند کندتر از مدل‌های کوانتیزه‌نشده باشد، به خصوص اگر نسخه کوانتیزه‌نشده به طور کامل در VRAM جا شود.

مزیت «سرعت» GGUF معمولاً به بارگذاری سریع‌تر و توانایی اجرای یک مدل بزرگتر بر روی سخت‌افزار محدود اشاره دارد، نه عملکرد خام. GGUF به خوبی روند «دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی» را با در دسترس قرار دادن مدل‌های پیشرفته برای افراد بیشتر، به تصویر می‌کشد. این امر مستلزم آن است که کاربران کیفیت مدل را با محدودیت‌های سخت‌افزاری خود متعادل کنند. در دسترس بودن سطوح مختلف کوانتیزه‌سازی به کاربران اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را با نیازهای خاص خود تطبیق دهند، که کلید محبوبیت این فرمت در جامعه هوش مصنوعی محلی است.

۴. تحلیل مقایسه‌ای فرمت‌ها

انتخاب یک فرمت سریال‌سازی مدل مناسب یک تصمیم استراتژیک است که به تعادل بین عوامل مختلف، از جمله امنیت، عملکرد، کارایی منابع، قابلیت همکاری و زمینه کاربرد خاص بستگی دارد. جدول زیر یک نمای کلی مقایسه‌ای از Safetensors، CKPT، ONNX و GGUF را در این ابعاد حیاتی ارائه می‌دهد.

ویژگی / فرمت	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
هدف اصلی	ذخیره‌سازی امن و سریع تانسور برای مدل‌های یادگیری عمیق	چک‌پوینت‌های آموزشی، پارامترهای مدل، حفظ وضعیت	قابلیت همکاری بین-چارچوبی، استقرار در سخت‌افزارهای متنوع	ذخیره‌سازی کارآمد LLM، استنتاج محلی بهینه روی سخت‌افزار مصرف‌کننده
پروفایل امنیتی	بالا (بدون اجرای کد دلخواه بر اساس طراحی)	پایین (اجرای کد دلخواه از طریق Pickle deserialization)	متوسط (بدون اجرای کد دلخواه، اما درهای پشتی معماری ممکن است)	متوسط (آسیب‌پذیری‌های کتابخانه زیربنایی، اما خود فایل کد پایتون قابل اجرا نیست)
سرعت بارگذاری	بسیار سریع (کپی-صفر، بارگذاری تنبل)	متغیر (می‌تواند کندتر از Safetensors به دلیل بارگذاری کامل باشد)	سریع (زمان اجرای بهینه‌شده، بهینه‌سازی‌های گراف)	سریع (mmap، کارآمد برای LLMها)
مصرف حافظه	کارآمد (بارگذاری تنبل، بارگذاری جزئی)	می‌تواند بالا باشد (کل گراف شیء را بارگذاری می‌کند)	کارآمد (بهینه‌سازی‌های زمان اجرا)	بسیار کارآمد (کوانتیزه‌سازی، صرفه‌جویی در VRAM)
فضای دیسک	کارآمد (فشرده‌سازی، فقط-تانسور)	متغیر (می‌تواند بزرگ باشد، شامل وضعیت کامل است)	کارآمد (فرمت Protobuf)	بسیار کارآمد (کوانتیزه‌سازی، فشرده‌سازی پیشرفته)
پشتیبانی از کوانتیزه‌سازی	بله، اما انعطاف‌پذیری کمتری نسبت به GGUF دارد (وابسته به PyTorch)	بله (وابسته به چارچوب)	پشتیبانی بومی محدود (تجزیه تانسورها)	قوی (سطوح چندگانه، Q2-Q8، انواع تخصصی)
قابلیت حمل	بالا (در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف)	پایین (به شدت به چارچوب‌های خاص وابسته است)	بسیار بالا (بین-چارچوبی، چند-پلتفرمی، سخت‌افزار متنوع)	بالا (به ویژه برای اکوسیستم llama.cpp)
کاربردهای اصلی	اشتراک‌گذاری امن مدل، پیش‌فرض Hugging Face	آموزش، تنظیم دقیق، تحقیق، ذخیره مدل	استقرار در تولید، موبایل/لبه، قابلیت همکاری	استنتاج محلی LLM، سخت‌افزار مصرف‌کننده، برنامه‌های چت
مزیت کلیدی	امنیت بر اساس طراحی، بارگذاری سریع، ردپای حافظه کم	حفظ وضعیت آموزش، تکرارپذیری دقیق	استقرار جهانی، بهینه‌سازی زمان اجرا، استقلال از چارچوب	کارایی LLM روی سخت‌افزار مصرف‌کننده، کوانتیزه‌سازی انعطاف‌پذیر
اشکال کلیدی	نیاز به تجزیه‌کننده JSON برای متادیتا در C++	خطر اجرای کد دلخواه، حجم فایل بزرگ	پیچیدگی برای لایه‌های سفارشی، کوانتیزه‌سازی بومی محدود	اغلب نیاز به تبدیل دارد، کندی بالقوه استنتاج با کوانت‌های پایین‌تر

۵. نتیجه‌گیری

دنیای فرمت‌های مدل یادگیری ماشین به طور مداوم در حال تحول است و این تحول ناشی از نیاز به امنیت، عملکرد و قابلیت همکاری بهتر است. فرمت‌های سنتی، مانند فایل‌های CKPT مبتنی بر pickle، برای تحقیقات انعطاف‌پذیر بودند اما با اجازه دادن به اجرای کدهای دلخواه، خطرات امنیتی جدی ایجاد کردند. این امر منجر به توسعه و پذیرش فرمت‌های جدیدتر و امن‌تر شده است.

Safetensors نمونه بارز این تغییر است. با جدا کردن داده از کد و استفاده از تکنیک‌های بارگذاری کارآمد، یک جایگزین امن و با عملکرد بالا برای اشتراک‌گذاری مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه در اکوسیستم Hugging Face، ارائه می‌دهد. مزایای دوگانه امنیت و سرعت، آن را به یک انتخاب محبوب در جریان‌های کاری مدرن هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

ONNX مشکل عمده ناسازگاری چارچوب‌ها را حل می‌کند. با نمایش مدل‌ها به عنوان گراف‌های محاسباتی انتزاعی، به آنها اجازه می‌دهد در سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای مختلف مستقر شوند. در حالی که ONNX از اجرای کد دلخواهی که در pickle دیده می‌شود جلوگیری می‌کند، اما نگرانی‌های امنیتی خاص خود را دارد، مانند درهای پشتی معماری، که نیازمند اقدامات حفاظتی متفاوتی است.

GGUF یک راه‌حل تخصصی برای اجرای مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار مصرف‌کننده است. ویژگی‌های قدرتمند کوانتیزه‌سازی آن به طور چشمگیری اندازه مدل و مصرف حافظه را کاهش می‌دهد و LLMهای قدرتمند را برای افراد بیشتری در دسترس قرار می‌دهد. با این حال، این کارایی گاهی اوقات می‌تواند منجر به سرعت استنتاج کندتر شود و کتابخانه‌های زیربنایی آن آسیب‌پذیری‌هایی را نشان داده‌اند که کاربران را ملزم به احتیاط می‌کند.

در نهایت، بهترین فرمت به زمینه خاص بستگی دارد.

• Safetensors بهترین انتخاب برای اشتراک‌گذاری امن و کارآمد مدل‌های یادگیری عمیق است.
• ONNX برای استقرار مدل‌ها در چارچوب‌ها و سخت‌افزارهای مختلف ایده‌آل است.
• GGUF کارایی بی‌نظیری برای اجرای مدل‌های زبان بزرگ بر روی دستگاه‌های محلی با منابع محدود ارائه می‌دهد.

در حالی که فرمت‌های سنتی CKPT هنوز برای ذخیره پیشرفت آموزش در محیط‌های کنترل‌شده مفید هستند، اما برای توزیع عمومی با جایگزین‌های امن‌تر جایگزین می‌شوند. با بالغ شدن حوزه هوش مصنوعی، توسعه مداوم این فرمت‌های تخصصی برای پیشبرد قدرت و دسترسی یادگیری ماشین ضروری خواهد بود.