सेफटेन्सर्स क्या हैं और वे .ckpt (पिकलटेन्सर) से बेहतर क्यों हैं

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सेफटेन्सर्स एक उल्लेखनीय मॉडल फॉर्मेट है जिसे सुरक्षित रूप से टेन्सर्स को स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो फील्ड में कई विकल्पों की तुलना में प्रभावशाली गति और प्रदर्शन का दावा करता है। सेफटेन्सर्स न केवल अविश्वसनीय रूप से तेज़ है, बल्कि इसे सरलता और सुरक्षा को ध्यान में रखकर बनाया गया है, जो इसे मशीन लर्निंग के भीतर उपयोग किए जाने वाले कई पारंपरिक फॉर्मेट से अलग करता है।

सेफटेन्सर्स क्यों चुनें?

मशीन लर्निंग और डेटा स्टोरेज के लिए उपलब्ध फॉर्मेट की भरमार के साथ, आप सोच सकते हैं कि सेफटेन्सर्स को क्या अलग करता है। खैर, आइए कुछ प्रमुख पैरामीटर पर सेफटेन्सर्स के प्रदर्शन को समझने के लिए इनमें से कुछ फॉर्मेट की तुलना करें:

सुरक्षित: क्या बेतरतीब ढंग से डाउनलोड की गई फ़ाइल मनमाना कोड नहीं चलाएगी?
शून्य-कॉपी: क्या फ़ाइल को पढ़ने के लिए मूल फ़ाइल से अधिक मेमोरी की आवश्यकता होती है?
आलसी लोडिंग: क्या सब कुछ लोड किए बिना फ़ाइल का निरीक्षण किया जा सकता है? और क्या पूरी फ़ाइल को स्कैन किए बिना (वितरित सेटिंग में महत्वपूर्ण) इसके कुछ टेन्सर्स को ही लोड किया जा सकता है?
लेआउट नियंत्रण: क्या व्यक्तिगत टेन्सर्स तक तेज़ पहुंच सुनिश्चित करने के लिए फ़ाइल के भीतर टेन्सर्स के स्थान को नियंत्रित किया जा सकता है?
फ़ाइल आकार की कोई सीमा नहीं: क्या फ़ाइल आकार की कोई सीमा है?
लचीलापन: क्या कस्टम कोड को फॉर्मेट में सहेजा जा सकता है और बिना किसी अतिरिक्त कोड के बाद में उपयोग किया जा सकता है?
Bfloat16: क्या फॉर्मेट अजीब वर्कअराउंड की आवश्यकता के बिना मूल bfloat16 का समर्थन करता है?

प्रत्येक प्रतीक ✔ एक सुविधा की उपस्थिति, ❌ अनुपस्थिति, ~ आंशिक उपस्थिति और ? अज्ञात उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करता है।

स्वरूप	सुरक्षित	शून्य-कॉपी	आलसी लोडिंग	फ़ाइल आकार की कोई सीमा नहीं	लेआउट नियंत्रण	लचीलापन	Bfloat16
सेफटेन्सर्स	✔	✔	✔	✔	✔	❌	✔
पिकल (PyTorch)	❌	❌	❌	✔	❌	✔	✔
H5 (Tensorflow)	✔	❌	✔	✔	~	~	❌
सेव्डमॉडल (Tensorflow)	✔	❌	❌	✔	✔	❌	✔
MsgPack (flax)	✔	✔	❌	✔	❌	❌	✔
प्रोटोबफ़ (ONNX)	✔	❌	❌	❌	❌	❌	✔
कैप’एन’प्रोटो	✔	✔	~	✔	✔	~	❌
नंपी (npy,npz)	✔	?	?	❌	✔	❌	❌
pdparams (Paddle)	❌	❌	❌	✔	❌	✔	✔

इस तुलना से, आप देख सकते हैं कि सेफटेन्सर्स अन्य मॉडल फॉर्मेट द्वारा दी जाने वाली सुविधाओं को पूरा करता है या उससे बेहतर है। यह विशेष रूप से ‘शून्य-कॉपी’ डेटा हेरफेर और आलसी लोडिंग की क्षमता के लिए उल्लेखनीय है, जो मशीन लर्निंग कार्यों में डेटा हैंडलिंग की दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है।

कुछ उल्लेखनीय तुलनाएँ

हालांकि सभी फॉर्मेट की अपनी अनूठी ताकत हैं, आइए जांच करें कि सेफटेन्सर्स कुछ अधिक सामान्य लोगों के मुकाबले कैसा प्रदर्शन करता है:

पिकल (PyTorch): व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेट, लेकिन पिकल में एक महत्वपूर्ण कमी है – यह असुरक्षित है क्योंकि यह मनमाना कोड के निष्पादन की अनुमति देता है।
H5 (Tensorflow): सुरक्षित होने के बावजूद, यह शून्य-कॉपी का समर्थन नहीं करता है, जो कुशल डेटा हेरफेर के लिए एक अभिन्न सुविधा है।
सेव्डमॉडल (Tensorflow): यह फॉर्मेट Tensorflow के लिए विशिष्ट है और अन्य अनुप्रयोगों के लिए लचीलापन का अभाव है।
नंपी (npz): लोकप्रिय होने के बावजूद, यह फॉर्मेट bfloat16 का समर्थन नहीं करता है, जो ML दुनिया में तेजी से महत्वपूर्ण सुविधा है।

सेफटेन्सर्स के पीछे

सेफटेन्सर्स में थोड़ा गहराई से जाने पर, हम पाते हैं कि यह सिर्फ एक डेटा फॉर्मेट नहीं है, बल्कि विचारशील डिज़ाइन विकल्पों का एक संयोजन है जो सुरक्षा, दक्षता और उपयोगिता को बढ़ाता है:

शून्य-कॉपी: सेफटेन्सर्स डिज़ाइन CPU पर वास्तविक शून्य-कॉपी की अनुमति देता है यदि फ़ाइल पहले से ही कैश में है। GPU पर, हालांकि डिस्क कैश की अनुपस्थिति के कारण कॉपी हमेशा आवश्यक होती है, डिज़ाइन किसी भी बिंदु पर CPU पर सभी टेन्सर्स आवंटित करने की आवश्यकता को दरकिनार कर देता है।
एंडियानेस: सेफटेन्सर्स लिटिल-एंडियन ऑर्डरिंग का उपयोग करता है, जो डेटा स्टोरेज में एक लोकप्रिय विकल्प है।
क्रम: यह ‘C’ या पंक्ति-प्रमुख क्रम अपनाता है। यह विकल्प डेटा स्टोरेज में प्रचलित मानक के अनुरूप है।
स्ट्राइड: स्ट्राइड समर्थित नहीं है। सभी टेन्सर्स को क्रमबद्ध होने से पहले पैक करने की आवश्यकता है। यह डिज़ाइन निर्णय सीरियल किए गए फॉर्मेट में वर्तमान उपयोग पैटर्न के आधार पर लिया गया था।

अतिरिक्त मील

बस एक कुशल और सुरक्षित डेटा स्टोरेज फॉर्मेट होने से परे, सेफटेन्सर्स कुछ अतिरिक्त लाभ भी प्रदान करता है:

DOS हमलों को रोकना: सेफटेन्सर्स का डिज़ाइन दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों के कारण होने वाले DOS हमलों की संभावना को कम करता है। अत्यधिक बड़े JSON को पार्स करने से रोकने के लिए हेडर के आकार पर एक सीमा है, और एक गारंटी है कि फ़ाइल में पते ओवरलैप नहीं होते हैं, जिसका अर्थ है कि फ़ाइल को लोड करने से मेमोरी में फ़ाइल के आकार से अधिक नहीं होना चाहिए।
तेज़ लोड: सेफटेन्सर्स PyTorch में अतिरिक्त CPU कॉपी को दरकिनार करता है, जिससे पिकल की तुलना में CPU लोडिंग समय बहुत तेज़ हो जाता है। GPU लोडिंग समय उनके PyTorch समकक्ष जितना तेज़ या उससे भी तेज़ है।
आलसी लोडिंग: वितरित सेटिंग्स (मल्टी-नोड या मल्टी-GPU) में, सेफटेन्सर्स केवल टेन्सर्स के हिस्से को लोड करने में सक्षम बनाता है, जिससे मॉडल लोडिंग समय काफी तेज हो जाता है और विकास प्रतिक्रिया लूप में सुधार होता है।

इन द वाइल्ड

सेफटेन्सर्स को पहले से ही हगिंग फेस, एलेउथेरAI, और स्टेबिलिटीAI जैसी प्रमुख AI उद्यमों में व्यापक रूप से अपनाया जा रहा है। सेफटेन्सर्स का उपयोग करने वाली कई प्रमुख परियोजनाओं में शामिल हैं:

निष्कर्ष में, सेफटेन्सर्स, अपनी अनूठी सुविधाओं और लाभों के साथ, मशीन लर्निंग और डेटा स्टोरेज की दुनिया में गेम-चेंजर बनने के लिए पूरी तरह तैयार है। तो, आगे बढ़ें, और इसे एक स्पिन दें – मॉडल फॉर्मेट का भविष्य आपका इंतजार कर रहा है!