Safetensors, CKPT, ONNX, GGUF un citi svarīgākie mākslīgā intelekta modeļu formāti [2025]

Mākslīgā intelekta (MI) un mašīnmācīšanās (MM) izaugsme ir radījusi kritisku nepieciešamību pēc metodēm, kā uzglabāt un izplatīt modeļus, kas būtu efektīvas, drošas un saderīgas ar dažādām sistēmām. Tā kā modeļi kļūst arvien sarežģītāki un tiek izmantoti daudzveidīgākos apstākļos, serializācijas formāta izvēle ir būtisks lēmums. Šī izvēle ietekmē MI sistēmu veiktspēju, resursu izmantošanu un drošību.

Šajā pārskatā aplūkoti vadošie modeļu serializācijas formāti, tostarp Safetensors, CKPT, ONNX un GGUF. Tajā izceltas to unikālās iezīmes, biežākie lietojumi un savstarpējie salīdzinājumi.

1. Ievads modeļu serializācijā MI/MM jomā

Modeļu serializācija ir apmācīta mašīnmācīšanās modeļa saglabāšanas process failā. Šo failu pēc tam var uzglabāt, kopīgot vai atkārtoti ielādēt vēlākai lietošanai, piemēram, prognožu veikšanai, apmācības turpināšanai vai analīzes veikšanai. Šī spēja ir būtiska visā MI/MM dzīves ciklā, sākot no pētniecības un izstrādes līdz liela mēroga ieviešanai.

Modeļu formātu kritiskā loma MI/MM dzīves ciklā

Modeļu saglabāšana standarta formātā ir ļoti svarīga vairāku iemeslu dēļ:

• Reproducējamība: Tas ļauj precīzi atkārtot un apstiprināt pētnieciskos eksperimentus.
• Sadarbība: Standarta formāti komandām atvieglo modeļu kopīgošanu, ļaujot tām strādāt kopā un integrēt modeļus lielākās sistēmās.
• Ieviešana: Serializācija pārvērš apmācītu modeli pārnēsājamā failā, ko var ielādēt un palaist dažādās vidēs, no mākoņserveriem līdz malas ierīcēm.
• Pārneses mācīšanās: Tā ļauj izmantot iepriekš apmācītus modeļus kā pamatu jauniem uzdevumiem, kas ievērojami ietaupa apmācības laiku un datus.

Pārskats par izaicinājumiem, ko risina mūsdienu formāti

Mašīnmācīšanai attīstoties, mūsdienu serializācijas formāti ir evolucionējuši, lai atrisinātu vairākus būtiskus izaicinājumus:

• Drošība: Lielas bažas rada drošības risks tradicionālajās metodēs, īpaši tajās, kas izmanto Python pickle moduli. Šīs metodes var ļaut izpildīt ļaunprātīgu kodu, kad tiek ielādēts modelis, radot nopietnu drošības apdraudējumu, ja modelis nāk no neuzticama avota.
• Veiktspēja: Mūsdienu lielajiem un sarežģītajiem modeļiem nepieciešama ļoti ātra ielāde un efektīva atmiņas pārvaldība. Tas ir īpaši svarīgi ierīcēm ar ierobežotiem resursiem, piemēram, mobilajiem tālruņiem, un lietojumprogrammām, kurām nepieciešama tūlītēja reakcija.
• Pārnesamība un sadarbspēja: Mašīnmācīšanās pasaulē tiek izmantoti daudzi dažādi ietvari (piemēram, PyTorch, TensorFlow un JAX). Ir nepieciešami formāti, kas ļauj modeļiem viegli pārvietoties starp šiem ietvariem un darboties uz dažādas aparatūras (GPU, TPU) bez lielām pārveidošanām.

Šo problēmu risināšanai pēdējos gados MI kopiena ir pievērsusies efektīvākiem un drošākiem formātiem, piemēram, GGUF un Safetensors.

Agrīnās metodes MM modeļu saglabāšanai, piemēram, PyTorch izmantotais Python pickle modulis .pt un .pth failiem, tika izvēlētas to lietošanas ērtuma dēļ. Tās varēja viegli saglabāt sarežģītus Python objektus, tostarp gan modeļa arhitektūru, gan tā apmācības stāvokli (piemēram, optimizētāju). Lai gan tas bija ērti pētniecībai Python vidē, tas radīja lielu drošības ievainojamību. pickle modulis ir izstrādāts tā, lai tas ielādes procesā varētu izpildīt jebkādu failā iegultu kodu. Tas nozīmē, ka, ielādējot šķietami nekaitīgu modeli no neuzticama avota, var tikt apdraudēta visa sistēma.

Formātu, piemēram, Safetensors, izveide, kā arī pieaugošā ONNX un GGUF izmantošana, ir tieša atbilde uz šo drošības risku, kā arī uz nepieciešamību pēc labākas veiktspējas un pārnesamības. Safetensors, piemēram, tika izstrādāts īpaši, lai novērstu ļaunprātīga koda izpildi. Tas parāda, ka, mašīnmācīšanās jomai nobriestot un MI pārejot no pētniecības uz reālās pasaules lietojumprogrammām, drošība un efektivitāte vairs nav sekundāri jautājumi, bet gan pamatprincipi jaunu formātu izstrādē. Šīs pārmaiņas ir nepieciešama novirze no uz pētniecību orientētas elastības uz produkcijas līmeņa drošību un robustumu, labojot vecāku, atvērtāku metožu „tehnisko parādu”.

Ietvariem specifiski formāti, piemēram, .pt/.pth PyTorch un .ckpt/.h5 TensorFlow/Keras, ir cieši integrēti ar saviem konkrētajiem ietvariem. Lai gan tas padara tos efektīvus vienas ekosistēmas ietvaros, tas rada būtiskas sadarbspējas problēmas. Vienā ietvarā apmācītu modeli nevar viegli izmantot citā bez sarežģītām konvertācijām vai atsevišķu sistēmu uzturēšanas katram ietvaram. Tas noved pie sadrumstalotām izstrādes un ieviešanas darbplūsmām.

Open Neural Network Exchange (ONNX) formāts tika izveidots, lai nojauktu šīs barjeras. Tas nodrošina „starpplatformu” un „ražotājneatkarīgu” standartu modeļiem. To panāk, definējot modeļa struktūru (tā skaitļošanas grafu) abstraktā veidā, kas ir neatkarīgs no jebkura konkrēta ietvara. Līdzīgi arī GGUF, lai gan sākotnēji izveidots llama.cpp projektam, koncentrējas uz lielu valodu modeļu (LLM) saderības uzlabošanu starp dažādām platformām.

Šodienas formātu daudzveidība atspoguļo galveno spriedzi MM nozarē: vēlmi pēc ietvaram specifiskām funkcijām izstrādes laikā (piemēram, PyTorch dinamiskais grafs pētniecības elastībai) pretstatā nepieciešamībai pēc universālas, efektīvas un drošas ieviešanas. Šī spriedze nozīmē, ka vairāki formāti turpinās pastāvēt, padarot konvertācijas rīkus un uzlabotas MLOps sistēmas arvien svarīgākas, lai savienotu modeļu izstrādi ar ieviešanu. Dažādi formāti tiks turpmāk izmantoti specifiskiem MM dzīves cikla posmiem, balstoties uz to unikālajām priekšrocībām.

2. Safetensors izpratne

Safetensors ir nozīmīgs solis uz priekšu modeļu serializācijā, kas īpaši izstrādāts, lai novērstu tradicionālo modeļu uzglabāšanas metožu drošības un efektivitātes problēmas.

Definīcija un galvenie dizaina principi

Safetensors ir moderns, drošs un ātrs serializācijas formāts dziļās mācīšanās modeļiem, ko izveidojis Hugging Face. Tā galvenais mērķis ir nodrošināt drošu veidu, kā uzglabāt un kopīgot tensorus — daudzdimensiju masīvus, kas ir mašīnmācīšanās pamatdatu bloki. Formāts ir izstrādāts, lai būtu drošāks un ātrāks par vecākiem formātiem, piemēram, pickle.

Safetensors pamatprincips ir stingra modeļa svaru (tensoru) atdalīšana no jebkāda izpildāma koda. Šis dizains tieši risina drošības nepilnības, kas atrodamas vecākās serializācijas metodēs.

Galvenās iezīmes

• Nulles kopēšana un slinkā ielāde: Safetensors veiktspējas atslēga ir tā „nulles kopēšanas” spēja. Tā ļauj modeļa datus kartēt tieši no diska atmiņā, neradot papildu kopijas, kas ietaupa atmiņu un paātrina ielādi. Tā atbalsta arī „slinko ielādi”, kas nozīmē, ka tikai nepieciešamās liela modeļa daļas tiek ielādētas RAM, kad tās ir vajadzīgas. Tas ir ļoti noderīgi īpaši lieliem modeļiem vai sistēmām ar ierobežotu atmiņu.
• Strukturēta metadatu apstrāde: Katrs Safetensors fails ietver atsevišķu metadatu sadaļu JSON formātā. Šajā sadaļā ir uzskaitīti visi modeļa tensori ar detaļām, piemēram, to forma, datu tips un nosaukums. Metadati norāda, kur failā atsevišķi tiek glabāti faktiskie tensoru dati, kas uzlabo gan lasāmību, gan drošību.
• Tikai tensoru datu glabāšana: Vissvarīgākā Safetensors drošības iezīme ir tā, ka tas ir paredzēts, lai saturētu „tikai neapstrādātus tensoru datus un saistītos metadatus”. Pēc savas arhitektūras tas „neatļauj serializēt patvaļīgu Python kodu”. Šī fundamentālā dizaina izvēle novērš ļaunprātīga koda izpildes risku, ielādējot modeli.
• Kvantizācijas atbalsts: Safetensors spēj apstrādāt kvantizētus tensorus, kas palīdz samazināt modeļu izmēru un atmiņas patēriņu. Tomēr tā kvantizācijas atbalsts „nav tik elastīgs kā GGUF”, jo tas ir atkarīgs no PyTorch ietvara nodrošinātajām funkcijām.

Galvenās priekšrocības

• Uzlabota drošība (patvaļīgas koda izpildes mazināšana): Šī ir lielākā Safetensors priekšrocība. Pēc dizaina tas pilnībā novērš Python koda saglabāšanu failā. Tas likvidē nopietnāko drošības risku, kas sastopams pickle bāzētos formātos: ļaunprātīga koda izpildi, kad tiek ielādēts modelis. Tas padara Safetensors par labāko izvēli modeļu kopīgošanai un lietošanai no publiskiem vai neuzticamiem avotiem. Formāts ietver arī citas drošības funkcijas, piemēram, „uzlabotas šifrēšanas metodes” un piekļuves kontroli, lai novērstu datu manipulācijas.
• Veiktspējas optimizācija: Nulles kopēšanas un slinkās ielādes izmantošana nodrošina „ātrākus ielādes laikus un mazāku atmiņas patēriņu”. Salīdzinošie testi rāda, ka tas ir daudz „ātrāks” nekā pickle un var būt „76,6 reizes ātrāks uz CPU un 2 reizes ātrāks uz GPU, salīdzinot ar tradicionālo PyTorch” saglabāšanas metodi.
• Pārnesamība: Formāts ir izstrādāts kā pārnēsājams, kas nozīmē, ka tas darbojas dažādās programmēšanas valodās. Tas atvieglo modeļu kopīgošanu un izmantošanu dažādās programmatūras sistēmās.
• Nevainojama integrācija: Safetensors nodrošina „nevainojamu integrāciju ar esošajiem mašīnmācīšanās ietvariem un bibliotēkām”. Tas ļauj izstrādātājiem viegli pieņemt šo drošāko formātu, neveicot būtiskas izmaiņas savās pašreizējās darbplūsmās.

Salīdzinājums ar tradicionālo serializāciju (piemēram, Pickle)

Python pickle modulis, ko izmanto PyTorch .pt un .pth failiem, ir pēc būtības nedrošs. Tas ļauj jebkādu kodu paslēpt serializētā failā un automātiski palaist, kad fails tiek ielādēts. Šī ir labi zināma un nopietna ievainojamība, īpaši, izmantojot modeļus, kas lejupielādēti no publiskām vietnēm. Lai gan rīki, piemēram, picklescan, var atklāt dažus ļaunprātīgus modeļus, tie nav pilnīgi droši un nevar garantēt drošību.

Safetensors tika izveidots īpaši, lai atrisinātu šo drošības problēmu. Atļaujot failā tikai neapstrādātus tensoru datus un strukturētus metadatus, tas novērš ļaunprātīga koda izpildes iespēju. Papildus drošībai Safetensors piedāvā arī daudz labāku veiktspēju. Tā dizains atmiņas kartēšanai un slinkajai ielādei nodrošina ievērojami ātrāku ielādi un efektīvāku atmiņas izmantošanu salīdzinājumā ar pickle, kas parasti ielādē visu modeli atmiņā uzreiz.

Python pickle drošības trūkums nozīmē, ka .pt vai .pth faila lejupielāde no neuzticama avota nav tikai datu lejupielāde; tas ir kā potenciāli kaitīgas programmas palaišana. Ir zināms, ka „nav 100% droša risinājuma pickle faila drošības pārbaudei bez tā izpildes”. Tas uzliek lietotājam pienākumu pārbaudīt faila drošību, kas ir sarežģīti un neuzticami.

Safetensors maina šo dinamiku, pārveidojot pašu formātu, lai jau sākotnēji novērstu kaitīga koda iekļaušanu. Tas pārnes drošības atbildību no lietotāja sarežģītā verifikācijas procesa uz formāta iebūvēto drošību. Tas iezīmē būtisku pāreju atvērtā koda MI kopienā no „pārbaudi, tad uzticies” pieejas uz „uzticies dizainam” modeli. Šīs pārmaiņas atzīst, ka ir gandrīz neiespējami skenēt visus iespējamos draudus sarežģītos failos. Bloķējot uzbrukuma vektoru (patvaļīgu koda izpildi), Safetensors padara modeļu plašu kopīgošanu drošāku, veicinot sadarbību un atvieglojot iepriekš apmācītu modeļu izmantošanu plašākam cilvēku lokam. Šis „uzticies dizainam” princips ir būtisks visas MI ekosistēmas izaugsmei un drošībai.

Lai gan Safetensors tika radīts galvenokārt drošības apsvērumu dēļ (lai labotu pickle ievainojamības), tas sniedz arī būtiskus veiktspējas uzlabojumus, piemēram, ātrāku ielādi, mazāku atmiņas patēriņu un nulles kopēšanas operācijas. Šie veiktspējas ieguvumi nav tikai blakusefekts; tie ir tiešs Safetensors optimizētā dizaina rezultāts, kas efektīvi apstrādā datus, izmantojot atmiņas kartēšanu un slinko ielādi. Tas padara to dabiski efektīvāku lieliem modeļiem.

Šī uzlabotās drošības un ievērojamo veiktspējas uzlabojumu kombinācija ir bijis galvenais virzītājspēks tā plašajai pieņemšanai. Ja Safetensors būtu piedāvājis tikai labāku drošību, tā pieņemšana varētu būt bijusi lēnāka, īpaši starp lietotājiem, kuriem drošība nav galvenā prioritāte. Tomēr skaidrie un izmērāmie veiktspējas ieguvumi sniedz spēcīgu iemeslu ikvienam pāriet uz to, paātrinot tā integrāciju lielākajās platformās, piemēram, Hugging Face. Tas parāda, ka MI inženierijā tehnoloģijai bieži vien ir jāpiedāvā gan drošības, gan veiktspējas priekšrocības, lai nozare to ātri un plaši pieņemtu.

3. Galveno modeļu formātu pārskats

Papildus Safetensors mašīnmācīšanās pasaulē ir svarīgi arī vairāki citi formāti, katram ar savām īpašībām un lietošanas gadījumiem.

3.1. CKPT (kontrolpunkti)

MI kontrolpunkts nav viens faila tips, bet gan modeļa stāvokļa momentuzņēmums, kas saglabāts noteiktā apmācības brīdī. Kontrolpunkti ir būtiski, lai saglabātu progresu ilgu apmācības sesiju laikā.

Raksturojums un tipiski lietošanas gadījumi

Kontrolpunkts parasti satur modeļa apgūtos parametrus, piemēram, tā svarus un nobīdes. Tas var glabāt arī citu svarīgu informāciju, kas nepieciešama apmācības atsākšanai, piemēram, optimizētāja stāvokli, pašreizējo epohas numuru un mācīšanās ātruma grafiku. Kontrolpunktu failu paplašinājumi atšķiras atkarībā no ietvara. PyTorch tie parasti ir .pt vai .pth, savukārt TensorFlow/Keras – .ckpt vai .h5.

Galvenās CKPT failu priekšrocības:

• Reproducējamība: Tie nodrošina, ka modelis uzvedas konsekventi, kad tiek atkārtoti ielādēts, kas ir vitāli svarīgi pētniecības apstiprināšanai un uzticamas veiktspējas uzturēšanai.
• Sadarbība: Tos ir viegli kopīgot, ļaujot izstrādātājiem atkārtot rezultātus vai balstīties uz esošo darbu.
• Elastība: PyTorch .pt/.pth formāti ir īpaši elastīgi, padarot modeļu saglabāšanu un ielādi vienkāršu pētniecības nolūkos.

Biežākie CKPT failu lietošanas gadījumi:

• Apmācības atsākšana: Pārtrauktas apmācības sesijas turpināšana, kas ietaupa ievērojamu laiku un skaitļošanas resursus.
• Pielāgošana (fine-tuning): Iepriekš apmācīta modeļa izmantošana par sākumpunktu apmācībai ar jaunu, specifiskāku datu kopu.
• Modeļa novērtēšana: Modeļa veiktspējas pārbaude dažādos apmācības posmos, nepārkvalificējot to.
• Secināšana (inference): Pilnībā apmācīta modeļa ielāde produkcijas sistēmā, lai veiktu prognozes.
• Pētniecība un eksperimentēšana: Analizēt, kā modelis attīstās laika gaitā, un sistemātiski pielāgot tā parametrus.
• Pārneses mācīšanās: Kalpo kā spēcīgs sākumpunkts saistītiem uzdevumiem, kas samazina apmācības laiku un datu nepieciešamību.
• Avārijas atjaunošana: Darbojas kā rezerves kopija darba atsākšanai pēc kļūmes ilgas apmācības procesa laikā.

Drošības apsvērumi

Lielākais drošības risks ar CKPT failiem, īpaši PyTorch .pt un .pth formātiem, rodas no to atkarības no Python pickle moduļa. Tas nozīmē, ka šos failus var izveidot tā, lai tie saturētu un izpildītu ļaunprātīgu Python kodu, kad tie tiek ielādēti (ja tiek izmantota funkcija torch.load bez iestatījuma weights_only=True). Šī ievainojamība (CWE-502: neuzticamu datu deserializācija) var radīt nopietnas sekas, piemēram, datu zādzību, mainītu modeļa uzvedību vai pat pilnīgu sistēmas pārņemšanu.

Nozare ir atzinusi šo risku, un Safetensors ir kļuvis par drošāku alternatīvu. Kā minēts, „Lielākā daļa Stable Diffusion MI kontrolpunktu tiek saglabāti tādos formātos kā .ckpt vai .safetensors... .safetensors ir drošāka alternatīva, kas paredzēta, lai novērstu ļaunprātīga koda izpildi.” Tas parāda skaidru tendenci uz drošākiem formātiem modeļu kopīgošanai.

CKPT formāti, īpaši PyTorch .pt/.pth formātā, ir pazīstami ar savu „augsto elastību”. Šī elastība ļauj tiem saglabāt ne tikai modeļa svarus, bet arī optimizētāja stāvokli un pat pielāgotas Python klases, kas ir ļoti noderīgi, lai precīzi atsāktu apmācību.

Tomēr tieši šī elastība rada drošības ievainojamību. Tā kā formāts var saglabāt jebkuru Python objektu, uzbrucējs var paslēpt ļaunprātīgu kodu modeļa failā. Kad fails tiek ielādēts bez pienācīgiem piesardzības pasākumiem, šis kods tiek izpildīts. Tas ilustrē fundamentālu kompromisu sistēmu dizainā: lielāka elastība bieži vien noved pie lielākas uzbrukuma virsmas un lielākiem drošības riskiem.

Nozares risinājums ir pieņemt tādus formātus kā Safetensors modeļu izplatīšanai, pat ja elastīgākie .pt/.pth formāti joprojām tiek izmantoti apmācībai kontrolētās vidēs. Tas parāda pieaugošu izpratni, ka dažādiem MM dzīves cikla posmiem nepieciešami dažādi drošības līmeņi. Iespēja saglabāt pilnu apmācības stāvokli vislabāk ir saglabājama uzticamā izstrādes vidē, savukārt kopīgošanai un ieviešanai ir nepieciešami formāti ar iebūvētām drošības garantijām.

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX, kas apzīmē Open Neural Network Exchange, ir atvērta standarta formāts mašīnmācīšanās modeļiem. Tas ir izstrādāts, lai ļautu modeļiem darboties dažādos dziļās mācīšanās ietvaros.

Raksturojums un galvenie lietošanas gadījumi

ONNX fails satur modeļa pilnu struktūru, ieskaitot tā operāciju secību (skaitļošanas grafu), apgūtos svarus un citus metadatus. Liela ONNX priekšrocība ir tā, ka tas darbojas kā universāls tulkotājs. Modeļus, kas apmācīti tādos ietvaros kā PyTorch, TensorFlow vai scikit-learn, var konvertēt uz ONNX formātu, nodrošinot pieeju „apmāci vienreiz, ievies jebkur”.

Atšķirībā no formātiem, kas glabā tikai modeļa svarus (piemēram, Safetensors vai GGUF), ONNX ietver modeļa skaitļošanas grafu. Šī uz grafiem balstītā struktūra nodrošina „lielāku elastību, konvertējot modeļus starp dažādiem ietvariem”. ONNX piedāvā izcilu pārnesamību starp daudzām platformām, ierīcēm un aparatūras paātrinātājiem (CPU, GPU, MI mikroshēmām). Modeļi tiek glabāti Protobuf formātā, kas ir efektīvs, platformu neitrāls veids, kā saglabāt strukturētus datus.

Galvenie ONNX lietošanas gadījumi:

• Starpietvaru ieviešana: Modeļa palaišana citā ietvarā vai vidē, nekā tas tika apmācīts.
• Augstas veiktspējas secināšana: ONNX Runtime ir secināšanas dzinējs, kas automātiski optimizē modeļus konkrētai aparatūrai, bieži nodrošinot ātrāku veiktspēju.
• Malas un mobilo ierīču ieviešana: Tā mazais apjoms un optimizētais izpildlaiks padara ONNX par labu izvēli modeļu darbināšanai ierīcēs ar ierobežotiem resursiem.
• Produkcijas sistēmas: Tā robustums un pārnesamība padara to populāru modeļu ieviešanai prasīgās produkcijas vidēs.

Drošības apsvērumi

Smalks, bet nopietns drošības risks ar ONNX modeļiem ir potenciālas arhitektūras „aizmugures durvis” (backdoors). Uzbrucējs varētu modificēt modeļa skaitļošanas grafu, lai iekļautu slēptu ceļu, kas tiek aktivizēts tikai ar specifiskiem ievaddatiem. Aktivizējoties šīs „aizmugures durvis” varētu likt modelim radīt ļaunprātīgus vai negaidītus rezultātus, vienlaikus normāli darbojoties ar standarta ievaddatiem, padarot to grūti atklājamu. Citi riski ietver modeļa inversijas uzbrukumus (sensitīvu apmācības datu iegūšana) un sāncensības uzbrukumus (ļaunprātīgu ievaddatu izmantošana, lai maldinātu modeli).

Lai mazinātu šos draudus, ieteicams veikt vairākus pasākumus:

• Digitāli parakstīt ONNX modeļus, lai nodrošinātu, ka tie nav tikuši mainīti.
• Ieviest modeļus izolētās vidēs, piemēram, Docker konteineros, ar spēcīgu tīkla drošību.
• Izmantot uzraudzības rīkus, lai sekotu līdzi modeļa uzvedībai un atklātu anomālijas.
• Ievērot vispārējās drošības labās prakses, piemēram, ievaddatu sanitizāciju un programmatūras atjaunināšanu.

ONNX parasti ir drošāks par pickle bāzētiem formātiem, jo tas neizpilda patvaļīgu kodu, kad tiek ielādēts. Tomēr, ja ONNX modelis izmanto ārēji ieviestus pielāgotus slāņus, šie slāņi varētu potenciāli saturēt ļaunprātīgu Python kodu, ja tie netiek rūpīgi pārvaldīti.

Trūkumi

Lai gan ONNX atbalsta kvantizētus modeļus, tas „dabiski neatbalsta kvantizētus tensorus” tik nevainojami kā GGUF. Tas sadala tos atsevišķos veselu skaitļu un mēroga koeficientu tensoros, kas „var novest pie kvalitātes samazināšanās”. Konvertēt modeļus ar sarežģītiem vai pielāgotiem slāņiem, kas nav standarta ONNX, arī var būt grūti un var prasīt pielāgotu darbu, kas varētu palēnināt veiktspēju.

Tradicionālie formāti, kas balstīti uz Python pickle (piemēram, .pt faili), saglabā Python objektus, kas var ietvert izpildāmu kodu. Tas uztver modeli kā programmu. Savukārt ONNX koncentrējas uz modeļa „skaitļošanas grafa” saglabāšanu — abstraktāku tā operāciju un datu plūsmas attēlojumu, nevis konkrētu koda implementāciju.

Šī uz grafiem orientētā pieeja ir tas, kas piešķir ONNX izcilo starpietvaru pārnesamību un ļauj to optimizēt dažādai aparatūrai. Definējot modeļa loģiku augstākā līmenī, tas kļūst neatkarīgs no ietvara, kurā tas tika apmācīts. Šī ir nozīmīga konceptuāla pārmaiņa, pārejot no ietvaram specifiskas implementācijas uz pārnēsājamu skaitļošanas attēlojumu. Lai gan tas ievērojami uzlabo ieviešanas elastību, tas rada arī jaunas drošības bažas, piemēram, arhitektūras „aizmugures durvis”, kam nepieciešamas atšķirīgas drošības stratēģijas nekā tās, kas tiek izmantotas pickle bāzētiem formātiem.

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) ir failu formāts, kas īpaši izstrādāts, lai efektīvi uzglabātu un darbinātu lielus valodu modeļus (LLM). Tas ir uzlabota tā priekšgājēja, GGML, versija un tā mērķis ir padarīt LLM vieglāk lietojamus, īpaši personālajos datoros.

Raksturojums un galvenie lietošanas gadījumi

GGUF ir izstrādāts, lai padarītu LLM mazākus un daudz ātrāk ielādējamus. Tas ir ļoti svarīgi, lai darbinātu modeļus lokāli, kur uzglabāšanas vieta un RAM bieži ir ierobežotas. Lai to panāktu, formāts izmanto „uzlabotas kompresijas metodes”. Tas nodrošina arī standarta veidu, kā iepakot modeļa svarus, arhitektūru un metadatus, nodrošinot tā konsekventu darbību dažādās programmatūrās, īpaši ar secināšanas dzinējiem, kas balstīti uz llama.cpp.

Viena no galvenajām GGUF iezīmēm ir tā izcilais kvantizācijas atbalsts. Kvantizācija samazina modeļa svaru skaitlisko precizitāti (piemēram, no 16 bitu uz 4 bitu skaitļiem), kas krasi samazina faila izmēru un tā darbināšanai nepieciešamo skaitļošanas jaudu. GGUF modeļi ir pieejami dažādos kvantizācijas līmeņos (no Q2 līdz Q8), piedāvājot virkni kompromisu starp izmēru un kvalitāti.

• Zemāki kvantizācijas līmeņi (piemēram, Q2 vai Q3) rada ļoti mazus failus, kurus var darbināt uz aparatūras ar mazāk RAM, bet tiem var būt neliels modeļa kvalitātes kritums.
• Augstāki kvantizācijas līmeņi (piemēram, Q6 vai Q8) saglabā labāku kvalitāti, bet prasa vairāk vietas un RAM.

Galvenie GGUF lietošanas gadījumi:

• Lokāla LLM ieviešana: Rīki, piemēram, Ollama, izmanto GGUF, lai lietotājiem būtu viegli darbināt jaudīgus LLM savos datoros.
• Bezsaistes MI asistenti: Daudzas lietojumprogrammas izmanto GGUF modeļus, lai nodrošinātu lokālas, privātas alternatīvas mākoņpakalpojumu MI rīkiem.
• Koda palīdzība: IDE un koda redaktori sāk izmantot GGUF modeļus inteliģentai koda pabeigšanai.
• Lokāli tērzēšanas boti: GGUF modeļi bieži tiek izmantoti privātām un atsaucīgām sarunu MI sistēmām.
• MI pētniecība: Tā elastība un kvantizācijas atbalsts padara to populāru pētnieku vidū eksperimentiem ar LLM uz pieejamas aparatūras.

Drošības apsvērumi

Pretēji izplatītam uzskatam, pamatā esošajai GGML bibliotēkai (uz kuras balstās GGUF) ir bijušas dokumentētas ievainojamības, kas saistītas ar „nepietiekamu ievades faila validāciju”. Šie trūkumi var novest pie „potenciāli izmantojamām atmiņas bojājumu ievainojamībām parsēšanas laikā”. Ir identificētas konkrētas drošības problēmas, kurās nepārbaudīta lietotāja ievade varētu izraisīt kaudzes pārpildi (heap overflow), potenciāli ļaujot uzbrucējam izpildīt ļaunprātīgu kodu.

Pastāv izplatīts nepareizs uzskats, ka GGUF fails „nevar saturēt kodu” un ir „tikai modeļa fails”. Tomēr Databricks drošības ziņojums parādīja, ka, lai gan pats GGUF fails nesatur izpildāmu Python kodu, īpaši izveidots fails var izmantot trūkumus parsētājā (programmatūrā, kas lasa failu), lai izraisītu atmiņas bojājumu un panāktu koda izpildi.

Lai mazinātu šos riskus, vislabāk ir:

• Izmantot modeļus un rīkus no labi zināmiem, cienījamiem avotiem (piemēram, Koboldcpp).
• Darbināt LLM izolētās vidēs (piemēram, Docker konteineros).
• Īpaši sensitīviem uzdevumiem apsvērt iespēju izmantot speciālu datoru bez interneta piekļuves.

Trūkumi

Liels GGUF trūkums ir tas, ka lielākā daļa modeļu vispirms tiek izstrādāti citos ietvaros (piemēram, PyTorch) un ir jākonvertē uz GGUF formātu. Šis konvertēšanas process ne vienmēr ir viegls, un daži modeļi var nebūt pilnībā atbalstīti ar GGUF saderīgiem rīkiem. Turklāt modeļa modificēšana vai pielāgošana pēc tā pārvēršanas GGUF formātā parasti „nav vienkārša”.

Lai gan GGUF ir izstrādāts ātrai ielādei un efektīvai VRAM izmantošanai, faktiskais secināšanas ātrums (cik ātri modelis ģenerē atbildes) dažkārt var būt lēnāks nekā nekvantizētiem modeļiem. Tas var notikt ar zemākiem kvantizācijas līmeņiem papildu darba dēļ, kas nepieciešams svaru dekvantizācijai secināšanas laikā. GGUF galvenā veiktspējas priekšrocība ir tā, ka tas ļauj lieliem modeļiem darboties uz patērētāju aparatūras, ietaupot VRAM, nevis tas, ka tas tos noteikti padara ātrākus.

GGUF raksturīgā iezīme ir tā dziļā integrācija ar kvantizāciju, kas ļauj jaudīgiem LLM darboties uz „patērētāju klases aparatūras” ar ierobežotu VRAM. Tas palīdz demokratizēt piekļuvi MI. Tomēr šī efektivitāte ietver kompromisus. Lai gan kvantizācija padara modeļus mazākus, zemāki līmeņi var nedaudz samazināt modeļa kvalitāti. Tāpat secināšanas ātrums dažkārt var būt lēnāks nekā ar nekvantizētiem modeļiem, īpaši, ja nekvantizētā versija pilnībā ietilpst VRAM.

GGUF „ātruma” ieguvums parasti attiecas uz ātrāku ielādi un spēju darbināt lielāku modeli uz ierobežotas aparatūras, nevis uz neapstrādātu veiktspēju. GGUF lieliski atspoguļo „MI demokratizācijas” tendenci, padarot progresīvus modeļus pieejamus lielākam cilvēku skaitam. Tas prasa lietotājiem līdzsvarot modeļa kvalitāti ar savas aparatūras ierobežojumiem. Vairāku kvantizācijas līmeņu pieejamība ļauj lietotājiem pielāgot modeļus savām specifiskajām vajadzībām, kas ir atslēga formāta popularitātei vietējā MI kopienā.

4. Formātu salīdzinošā analīze

Piemērota modeļa serializācijas formāta izvēle ir stratēģisks lēmums, kas ir atkarīgs no dažādu faktoru līdzsvarošanas, tostarp drošības, veiktspējas, resursu efektivitātes, sadarbspējas un konkrētā lietojuma konteksta. Zemāk redzamā tabula sniedz salīdzinošu pārskatu par Safetensors, CKPT, ONNX un GGUF šajās kritiskajās dimensijās.

Iezīme / Formāts	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
Galvenais mērķis	Droša, ātra tensoru glabāšana dziļās mācīšanās modeļiem	Apmācības kontrolpunkti, modeļa parametri, stāvokļa saglabāšana	Starpietvaru sadarbspēja, ieviešana uz dažādas aparatūras	Efektīva LLM glabāšana, optimizēta lokāla secināšana uz patērētāju aparatūras
Drošības profils	Augsts (pēc dizaina nav patvaļīgas koda izpildes)	Zems (patvaļīga koda izpilde, izmantojot Pickle deserializāciju)	Mērens (nav patvaļīgas koda izpildes, bet iespējamas arhitektūras „aizmugures durvis”)	Mērens (pamatā esošās bibliotēkas ievainojamības, bet pats fails nav izpildāms Python kods)
Ielādes ātrums	Ļoti ātrs (nulles kopēšana, slinkā ielāde)	Mainīgs (var būt lēnāks par Safetensors pilnas ielādes dēļ)	Ātrs (optimizēts izpildlaiks, grafu optimizācijas)	Ātrs (mmap, efektīvs LLM)
Atmiņas lietojums	Efektīvs (slinkā ielāde, daļēja ielāde)	Var būt augsts (ielādē visu objektu grafu)	Efektīvs (izpildlaika optimizācijas)	Ļoti efektīvs (kvantizācija, VRAM taupīšana)
Diska vieta	Efektīva (kompresija, tikai tensori)	Mainīga (var būt liela, ietver pilnu stāvokli)	Efektīva (Protobuf formāts)	Ļoti efektīva (kvantizācija, uzlabota kompresija)
Kvantizācijas atbalsts	Jā, bet mazāk elastīgs nekā GGUF (atkarīgs no PyTorch)	Jā (atkarīgs no ietvara)	Ierobežots dabiskais atbalsts (sadala tensorus)	Robuss (vairāki līmeņi, Q2-Q8, specializēti varianti)
Pārnesamība	Augsta (starp dažādām programmēšanas valodām)	Zema (cieši saistīts ar konkrētiem ietvariem)	Ļoti augsta (starpietvaru, starpplatformu, dažāda aparatūra)	Augsta (īpaši llama.cpp ekosistēmai)
Galvenie pielietojumi	Droša modeļu kopīgošana, Hugging Face noklusējuma formāts	Apmācība, pielāgošana, pētniecība, modeļu saglabāšana	Produkcijas ieviešana, mobilās/malas ierīces, sadarbspēja	Lokāla LLM secināšana, patērētāju aparatūra, tērzēšanas lietojumprogrammas
Galvenā priekšrocība	Drošība pēc dizaina, ātra ielāde, mazs atmiņas nospiedums	Apmācības stāvokļa saglabāšana, detalizēta reproducējamība	Universāla ieviešana, izpildlaika optimizācija, ietvara neatkarība	LLM efektivitāte uz patērētāju aparatūras, elastīga kvantizācija
Galvenais trūkums	Nepieciešams JSON parsētājs metadatiem C++	Patvaļīgas koda izpildes risks, lieli failu izmēri	Sarežģītība pielāgotiem slāņiem, ierobežota dabiskā kvantizācija	Bieži nepieciešama konvertēšana, potenciāla secināšanas palēnināšanās ar zemākām kvantizācijām

5. Secinājumi

Mašīnmācīšanās modeļu formātu pasaule nepārtraukti attīstās, ko virza nepieciešamība pēc labākas drošības, veiktspējas un sadarbspējas. Tradicionālie formāti, piemēram, pickle bāzētie CKPT faili, bija elastīgi pētniecībai, bet radīja nopietnus drošības riskus, ļaujot patvaļīgu koda izpildi. Tas ir novedis pie jaunāku, drošāku formātu izstrādes un pieņemšanas.

Safetensors ir vadošais piemērs šai pārmaiņai. Atdalot datus no koda un izmantojot efektīvas ielādes metodes, tas piedāvā drošu un augstas veiktspējas alternatīvu dziļās mācīšanās modeļu kopīgošanai, īpaši Hugging Face ekosistēmā. Tā dubultās priekšrocības – drošība un ātrums – ir padarījušas to par populāru izvēli mūsdienu MI darbplūsmās.

ONNX atrisina būtisko ietvaru nesaderības problēmu. Attēlojot modeļus kā abstraktus skaitļošanas grafus, tas ļauj tos ieviest uz dažādas aparatūras un programmatūras. Lai gan ONNX novērš patvaļīgu koda izpildi, kas novērojama pickle, tam ir savas drošības problēmas, piemēram, arhitektūras „aizmugures durvis”, kas prasa atšķirīgus aizsardzības pasākumus.

GGUF ir specializēts risinājums lielu valodu modeļu darbināšanai uz patērētāju aparatūras. Tā jaudīgās kvantizācijas funkcijas dramatiski samazina modeļa izmēru un atmiņas patēriņu, padarot jaudīgus LLM pieejamus lielākam cilvēku skaitam. Tomēr šī efektivitāte dažkārt var izraisīt lēnāku secināšanas ātrumu, un tā pamatā esošajās bibliotēkās ir konstatētas ievainojamības, kas prasa lietotājiem būt piesardzīgiem.

Galu galā labākais formāts ir atkarīgs no konkrētā konteksta.

• Safetensors ir labākā izvēle drošai un efektīvai dziļās mācīšanās modeļu kopīgošanai.
• ONNX ir ideāli piemērots modeļu ieviešanai dažādos ietvaros un uz dažādas aparatūras.
• GGUF piedāvā nepārspējamu efektivitāti lielu valodu modeļu darbināšanai lokālās, resursu ierobežotās ierīcēs.

Lai gan tradicionālie CKPT formāti joprojām ir noderīgi apmācības progresa saglabāšanai kontrolētās vidēs, publiskai izplatīšanai tos aizstāj ar drošākām alternatīvām. MI jomai nobriestot, šo specializēto formātu turpmāka attīstība būs būtiska, lai veicinātu mašīnmācīšanās jaudu un sasniedzamību.