Safetensors, CKPT, ONNX, GGUF a ďalšie kľúčové formáty modelov umelej inteligencie [2025]

Rast umelej inteligencie a strojového učenia vytvoril kritickú potrebu metód na ukladanie a distribúciu modelov, ktoré sú efektívne, bezpečné a kompatibilné s rôznymi systémami. Keďže sa modely stávajú zložitejšími a používajú sa v čoraz rozmanitejších prostrediach, voľba formátu serializácie je kľúčovým rozhodnutím. Táto voľba ovplyvňuje výkon, využitie zdrojov a bezpečnosť systémov umelej inteligencie.

Táto správa skúma popredné formáty serializácie modelov vrátane Safetensors, CKPT, ONNX a GGUF. Zameriava sa na ich jedinečné vlastnosti, bežné spôsoby použitia a vzájomné porovnanie.

1. Úvod do serializácie modelov v AI/ML

Serializácia modelu je proces uloženia natrénovaného modelu strojového učenia do súboru. Tento súbor je potom možné uložiť, zdieľať alebo znova načítať na neskoršie použitie, napríklad na vytváranie predikcií, pokračovanie v trénovaní alebo vykonávanie analýz. Táto schopnosť je nevyhnutná pre celý životný cyklus AI/ML, od výskumu a vývoja až po nasadenie vo veľkom meradle.

Kľúčová úloha formátov modelov v životnom cykle AI/ML

Ukladanie modelov do štandardného formátu je kľúčové z niekoľkých dôvodov:

• Reprodukovateľnosť: Umožňuje presnú replikáciu a validáciu výskumných experimentov.
• Spolupráca: Štandardné formáty uľahčujú tímom zdieľanie modelov, čo im umožňuje spolupracovať a integrovať modely do väčších systémov.
• Nasadenie: Serializácia premieňa natrénovaný model na prenosný súbor, ktorý je možné načítať a spustiť v rôznych prostrediach, od cloudových serverov po okrajové zariadenia (edge devices).
• Transferové učenie: Umožňuje použitie vopred natrénovaných modelov ako základu pre nové úlohy, čo výrazne šetrí čas na trénovanie a množstvo potrebných dát.

Prehľad výziev, ktoré riešia moderné formáty

S pokrokom v strojovom učení sa moderné formáty serializácie vyvinuli tak, aby riešili niekoľko kľúčových výziev:

• Bezpečnosť: Hlavným problémom je bezpečnostné riziko pri tradičných metódach, najmä tých, ktoré používajú modul pickle v jazyku Python. Tieto metódy môžu pri načítaní modelu umožniť spustenie škodlivého kódu, čo predstavuje vážnu bezpečnostnú hrozbu, ak model pochádza z nedôveryhodného zdroja.
• Výkon: Dnešné rozsiahle a zložité modely vyžadujú veľmi rýchle načítanie a efektívnu správu pamäte. To je dôležité najmä pre zariadenia s obmedzenými zdrojmi, ako sú mobilné telefóny, a pre aplikácie, ktoré potrebujú okamžitú odozvu.
• Prenosnosť a interoperabilita: Vo svete strojového učenia sa používa mnoho rôznych frameworkov (ako PyTorch, TensorFlow a JAX). Sú potrebné formáty, ktoré umožňujú jednoduchý presun modelov medzi týmito frameworkmi a ich spustenie na rôznom hardvéri (GPU, TPU) bez rozsiahlych úprav.

V posledných rokoch sa komunita AI presunula k efektívnejším a bezpečnejším formátom, ako sú GGUF a Safetensors, čo odráža kolektívne úsilie riešiť tieto problémy.

Prvé metódy ukladania modelov ML, ako napríklad použitie modulu pickle v PyTorchi pre súbory .pt a .pth, boli zvolené pre ich jednoduché použitie. Dokázali ľahko ukladať zložité objekty Pythonu vrátane architektúry modelu a jeho stavu počas trénovania (ako napríklad optimalizátor). Hoci to bolo pre výskum v prostredí Pythonu pohodlné, vytvorilo to zásadnú bezpečnostnú chybu. Modul pickle je navrhnutý tak, že umožňuje spustiť akýkoľvek kód vložený do súboru počas procesu načítania. To znamená, že načítanie zdanlivo neškodného modelu z nedôveryhodného zdroja môže ohroziť celý systém.

Vytvorenie formátov ako Safetensors spolu s rastúcim používaním ONNX a GGUF je priamou reakciou na toto bezpečnostné riziko, ako aj na potrebu lepšieho výkonu a prenosnosti. Napríklad Safetensors bol vytvorený špeciálne na to, aby zabránil spusteniu škodlivého kódu. To ukazuje, že s dozrievaním oblasti strojového učenia a presunom AI z výskumu do reálnych aplikácií už bezpečnosť a efektivita nie sú dodatočnými úvahami, ale základnými princípmi pri navrhovaní nových formátov. Táto zmena predstavuje nevyhnutný posun od flexibility zameranej na výskum k bezpečnosti a robustnosti na produkčnej úrovni, čím sa rieši „technický dlh“ starších, benevolentnejších metód.

Natívne formáty frameworkov, ako sú .pt/.pth pre PyTorch a .ckpt/.h5 pre TensorFlow/Keras, sú úzko integrované so svojimi špecifickými frameworkmi. Hoci ich to robí efektívnymi v rámci jedného ekosystému, spôsobuje to značné problémy s interoperabilitou. Model natrénovaný v jednom frameworku nemožno jednoducho použiť v inom bez zložitých konverzií alebo udržiavania samostatných systémov pre každý framework. To vedie k nesúvislým pracovným postupom pri vývoji a nasadzovaní.

Formát Open Neural Network Exchange (ONNX) bol vytvorený na prekonanie týchto bariér. Poskytuje „multiplatformový“ a „dodávateľsky neutrálny“ štandard pre modely. Dosahuje to definovaním štruktúry modelu (jeho výpočtového grafu) abstraktným spôsobom, ktorý je nezávislý od akéhokoľvek konkrétneho frameworku. Podobne aj GGUF, hoci pôvodne vytvorený pre projekt llama.cpp, sa zameriava na zlepšenie kompatibility veľkých jazykových modelov (LLM) na rôznych platformách.

Dnešná rozmanitosť formátov odráža základné napätie v odvetví ML: túžbu po funkciách špecifických pre daný framework počas vývoja (napr. dynamický graf PyTorchu pre flexibilitu vo výskume) oproti potrebe univerzálneho, efektívneho a bezpečného nasadenia. Toto napätie znamená, že bude naďalej existovať viacero formátov, čo robí konverzné nástroje a pokročilé MLOps pipeliney čoraz dôležitejšími pre prepojenie vývoja modelov s nasadením. Rôzne formáty sa budú naďalej používať v špecifických fázach životného cyklu ML na základe ich jedinečných silných stránok.

2. Porozumenie formátu Safetensors

Safetensors predstavuje významný krok vpred v serializácii modelov, navrhnutý špeciálne na riešenie problémov s bezpečnosťou a efektivitou tradičných metód ukladania modelov.

Definícia a základné princípy návrhu

Safetensors je moderný, bezpečný a rýchly serializačný formát pre modely hlbokého učenia, ktorý vytvorila spoločnosť Hugging Face. Jeho hlavným cieľom je poskytnúť bezpečný spôsob ukladania a zdieľania tenzorov – viacrozmerných polí, ktoré sú základnými dátovými stavebnými kameňmi strojového učenia. Formát je navrhnutý tak, aby bol bezpečnejší a rýchlejší ako staršie formáty, napríklad pickle.

Základným princípom Safetensors je striktné oddelenie váh modelu (tenzorov) od akéhokoľvek spustiteľného kódu. Tento návrh priamo rieši bezpečnostné nedostatky starších serializačných metód.

Kľúčové vlastnosti

• Zero-copy a lazy loading: Kľúčom k výkonu Safetensors je jeho schopnosť „zero-copy“ (bez kopírovania). To umožňuje mapovať dáta modelu priamo z disku do pamäte bez vytvárania ďalších kópií, čo šetrí pamäť a zrýchľuje načítanie. Podporuje tiež „lazy loading“ (lenivé načítanie), čo znamená, že do pamäte RAM sa načítajú len potrebné časti veľkého modelu, keď sú potrebné. To je veľmi užitočné pre extrémne veľké modely alebo systémy s obmedzenou pamäťou.
• Spracovanie štruktúrovaných metadát: Každý súbor Safetensors obsahuje samostatnú sekciu metadát vo formáte JSON. Táto sekcia uvádza všetky tenzory v modeli s podrobnosťami, ako je ich tvar, dátový typ a názov. Metadáta odkazujú na miesto, kde sú skutočné dáta tenzorov uložené samostatne v súbore, čo zlepšuje čitateľnosť aj bezpečnosť.
• Ukladanie iba tenzorových dát: Najdôležitejšou bezpečnostnou vlastnosťou Safetensors je, že je navrhnutý tak, aby obsahoval „iba surové dáta tenzorov a súvisiace metadáta“. Vďaka svojej architektúre „neumožňuje serializáciu ľubovoľného kódu v jazyku Python“. Táto zásadná voľba dizajnu eliminuje riziko spustenia škodlivého kódu pri načítaní modelu.
• Podpora kvantizácie: Safetensors dokáže pracovať s kvantizovanými tenzormi, čo pomáha zmenšiť modely a znížiť ich spotrebu pamäte. Jeho podpora kvantizácie však „nie je taká flexibilná ako v prípade GGUF“, pretože závisí od funkcií poskytovaných frameworkom PyTorch.

Hlavné výhody

• Zvýšená bezpečnosť (zmiernenie rizika spustenia ľubovoľného kódu): Toto je najväčšia výhoda formátu Safetensors. Svojím dizajnom úplne zabraňuje ukladaniu kódu v jazyku Python do súboru. Tým sa eliminuje najzávažnejšie bezpečnostné riziko, ktoré sa vyskytuje vo formátoch založených na pickle: spustenie škodlivého kódu pri načítaní modelu. Vďaka tomu je Safetensors najlepšou voľbou pre zdieľanie a používanie modelov z verejných alebo nedôveryhodných zdrojov. Formát tiež obsahuje ďalšie bezpečnostné funkcie, ako sú „pokročilé šifrovacie techniky“ a riadenie prístupu na zabránenie manipulácie s dátami.
• Optimalizácia výkonu: Použitie zero-copy a lazy loading vedie k „rýchlejšiemu načítaniu a nižšej spotrebe pamäte“. Benchmarky ukazujú, že je omnoho „rýchlejší“ ako pickle a môže byť „76,6-krát rýchlejší na CPU a 2-krát rýchlejší na GPU v porovnaní s tradičnou metódou ukladania v PyTorchi“.
• Prenosnosť: Formát je navrhnutý tak, aby bol prenosný, čo znamená, že funguje v rôznych programovacích jazykoch. To uľahčuje zdieľanie a používanie modelov v rôznych softvérových systémoch.
• Bezproblémová integrácia: Safetensors sa vyznačuje „bezproblémovou integráciou s existujúcimi frameworkmi a knižnicami strojového učenia“. To umožňuje vývojárom ľahko prijať tento bezpečnejší formát bez nutnosti zásadných zmien v ich súčasných pracovných postupoch.

Porovnanie s tradičnou serializáciou (napr. Pickle)

Modul pickle v jazyku Python, ktorý sa používa pre súbory .pt a .pth v PyTorchi, je vo svojej podstate nebezpečný. Umožňuje skryť akýkoľvek kód do serializovaného súboru a automaticky ho spustiť pri načítaní. Ide o dobre známu a závažnú zraniteľnosť, najmä pri používaní modelov stiahnutých z verejných webových stránok. Hoci nástroje ako picklescan dokážu odhaliť niektoré škodlivé vzory, nie sú stopercentne spoľahlivé a nemôžu zaručiť bezpečnosť.

Formát Safetensors bol vytvorený špeciálne na riešenie tohto bezpečnostného problému. Tým, že v súbore povoľuje iba surové dáta tenzorov a štruktúrované metadáta, odstraňuje možnosť spustenia škodlivého kódu. Okrem bezpečnosti ponúka Safetensors aj oveľa lepší výkon. Jeho dizajn zameraný na mapovanie pamäte a lazy loading vedie k výrazne rýchlejšiemu načítaniu a efektívnejšiemu využitiu pamäte v porovnaní s pickle, ktorý zvyčajne načíta celý model do pamäte naraz.

Bezpečnostná chyba v module pickle jazyka Python znamená, že stiahnutie súboru .pt alebo .pth z nedôveryhodného zdroja nie je len sťahovaním dát; je to ako spustenie potenciálne škodlivého programu. Je známe, že „neexistuje 100 % nepriestrelné riešenie na overenie bezpečnosti súboru pickle bez jeho spustenia“. To kladie bremeno kontroly bezpečnosti súboru na používateľa, čo je náročné a nespoľahlivé.

Safetensors mení túto dynamiku tým, že prepracováva samotný formát tak, aby zabránil vloženiu škodlivého kódu už na začiatku. Presúva zodpovednosť za bezpečnosť z náročného overovacieho procesu používateľa na vstavanú bezpečnosť formátu. To predstavuje zásadný posun v open-source AI komunite od prístupu „over, potom dôveruj“ k modelu „dôveryhodný už z návrhu“ (trust by design). Táto zmena uznáva, že je takmer nemožné skenovať každú možnú hrozbu v zložitých súboroch. Zablokovaním vektora útoku (spustenie ľubovoľného kódu) Safetensors zvyšuje bezpečnosť pri širokom zdieľaní modelov, podporuje spoluprácu a uľahčuje viacerým ľuďom používanie vopred natrénovaných modelov. Tento princíp „dôveryhodnosti z návrhu“ je nevyhnutný pre rast a bezpečnosť celého ekosystému AI.

Hoci bol formát Safetensors vytvorený hlavne z bezpečnostných dôvodov (na odstránenie zraniteľností modulu pickle), prináša aj výrazné zlepšenia výkonu, ako sú rýchlejšie načítanie, nižšia spotreba pamäte a operácie zero-copy. Tieto prínosy vo výkone nie sú len vedľajším efektom; sú priamym dôsledkom optimalizovaného návrhu Safetensors, ktorý využíva mapovanie pamäte a lazy loading na efektívne spracovanie dát. Vďaka tomu je prirodzene efektívnejší pre veľké modely.

Táto kombinácia zvýšenej bezpečnosti a významných zlepšení výkonu bola kľúčovým faktorom jeho širokého prijatia. Keby Safetensors ponúkal len lepšiu bezpečnosť, jeho prijatie by mohlo byť pomalšie, najmä medzi používateľmi, ktorí sa primárne nezameriavajú na bezpečnosť. Jasné a merateľné prínosy vo výkone však poskytujú silný dôvod na prechod pre každého, čo urýchľuje jeho integráciu do hlavných platforiem, ako je Hugging Face. To ukazuje, že v inžinierstve AI technológia často musí ponúknuť výhody v oblasti bezpečnosti aj výkonu, aby ju odvetvie rýchlo a vo veľkej miere prijalo.

3. Prehľad kľúčových formátov modelov

Okrem Safetensors je vo svete strojového učenia dôležitých niekoľko ďalších formátov, z ktorých každý má svoje vlastné vlastnosti a prípady použitia.

3.1. CKPT (Checkpoints)

Checkpoint v umelej inteligencii nie je jeden typ súboru, ale skôr snímka stavu modelu uložená v konkrétnom bode počas trénovania. Checkpointy sú nevyhnutné na ukladanie priebehu dlhých trénovacích úloh.

Charakteristiky a typické prípady použitia

Checkpoint zvyčajne obsahuje naučené parametre modelu, ako sú jeho váhy a biasy. Môže tiež ukladať ďalšie dôležité informácie potrebné na obnovenie trénovania, ako je stav optimalizátora, číslo aktuálnej epochy a plán rýchlosti učenia. Prípony súborov pre checkpointy sa líšia podľa frameworku. Pre PyTorch sú to zvyčajne .pt alebo .pth, zatiaľ čo pre TensorFlow/Keras sú to .ckpt alebo .h5.

Medzi kľúčové výhody súborov CKPT patria:

• Reprodukovateľnosť: Zabezpečujú, že sa model pri opätovnom načítaní správa konzistentne, čo je nevyhnutné na validáciu výskumu a udržanie spoľahlivého výkonu.
• Spolupráca: Ľahko sa zdieľajú, čo umožňuje vývojárom replikovať výsledky alebo stavať na existujúcej práci.
• Flexibilita: Formáty .pt/.pth v PyTorchi sú obzvlášť flexibilné, čo zjednodušuje ukladanie a načítanie modelov na výskumné účely.

Bežné prípady použitia súborov CKPT zahŕňajú:

• Obnovenie trénovania: Pokračovanie v prerušenom trénovaní, čo šetrí značný čas a výpočtové zdroje.
• Dolaďovanie (fine-tuning): Použitie vopred natrénovaného modelu ako východiskového bodu pre trénovanie na novom, špecifickejšom súbore dát.
• Hodnotenie modelu: Testovanie výkonu modelu v rôznych fázach trénovania bez nutnosti ho znova trénovať.
• Inferencie: Načítanie plne natrénovaného modelu do produkčného systému na vytváranie predikcií.
• Výskum a experimentovanie: Analýza vývoja modelu v čase a systematické ladenie jeho parametrov.
• Transferové učenie: Slúži ako silný východiskový bod pre súvisiace úlohy, čo znižuje čas trénovania a potrebu dát.
• Obnova po havárii: Funguje ako záloha na obnovenie práce po zlyhaní počas dlhého trénovacieho procesu.

Bezpečnostné aspekty

Najväčšie bezpečnostné riziko pri súboroch CKPT, najmä pri formátoch .pt a .pth v PyTorchi, vyplýva z ich závislosti od modulu pickle v jazyku Python. To znamená, že tieto súbory môžu byť navrhnuté tak, aby obsahovali a spúšťali škodlivý kód Pythonu pri načítaní (ak sa funkcia torch.load použije bez nastavenia weights_only=True). Táto zraniteľnosť (CWE-502: Deserializácia nedôveryhodných dát) môže mať vážne následky, ako je krádež dát, zmenené správanie modelu alebo dokonca úplné prevzatie systému.

Odvetvie si toto riziko uvedomilo a Safetensors sa ukázal ako bezpečnejšia možnosť. Ako sa uvádza, „Väčšina checkpointov Stable Diffusion AI sa ukladá vo formátoch ako .ckpt alebo .safetensors... .safetensors je bezpečnejšia alternatíva navrhnutá tak, aby zabránila spusteniu škodlivého kódu.“ To ukazuje jasný trend smerom k bezpečnejším formátom na zdieľanie modelov.

Checkpointy, najmä vo formáte .pt/.pth od PyTorchu, sú známe svojou „vysokou flexibilitou“. Táto flexibilita im umožňuje ukladať nielen váhy modelu, ale aj stav optimalizátora a dokonca aj vlastné triedy v Pythone, čo je veľmi užitočné na presné obnovenie trénovania.

Táto istá flexibilita však vytvára bezpečnostnú zraniteľnosť. Keďže formát môže uložiť akýkoľvek objekt Pythonu, útočník môže do súboru s modelom skryť škodlivý kód. Keď sa súbor načíta bez náležitých opatrení, tento kód sa spustí. To ilustruje základný kompromis v návrhu systémov: väčšia flexibilita často vedie k väčšej ploche pre útoky a vyšším bezpečnostným rizikám.

Riešením v odvetví je prijatie formátov ako Safetensors na distribúciu modelov, aj keď flexibilnejšie formáty .pt/.pth sa stále používajú na trénovanie v kontrolovaných prostrediach. To ukazuje rastúce pochopenie, že rôzne fázy životného cyklu ML vyžadujú rôzne úrovne bezpečnosti. Možnosť uloženia úplného stavu trénovania je najlepšie ponechať v dôveryhodnom vývojovom prostredí, zatiaľ čo zdieľanie a nasadenie vyžadujú formáty so vstavanými bezpečnostnými zárukami.

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX, čo je skratka pre Open Neural Network Exchange, je otvorený štandardný formát pre modely strojového učenia. Je navrhnutý tak, aby umožnil modelom fungovať naprieč rôznymi frameworkmi hlbokého učenia.

Charakteristiky a primárne prípady použitia

Súbor ONNX obsahuje kompletnú štruktúru modelu vrátane postupnosti operácií (výpočtový graf), jeho naučených váh a ďalších metadát. Hlavnou silou ONNX je, že funguje ako univerzálny prekladač. Modely natrénované vo frameworkoch ako PyTorch, TensorFlow alebo scikit-learn môžu byť konvertované do formátu ONNX, čo umožňuje prístup „natrénuj raz, nasaď kdekoľvek“.

Na rozdiel od formátov, ktoré ukladajú iba váhy modelu (ako Safetensors alebo GGUF), ONNX zahŕňa aj výpočtový graf modelu. Táto štruktúra založená na grafe poskytuje „viac flexibility pri konverzii modelov medzi rôznymi frameworkmi“. ONNX ponúka vynikajúcu prenosnosť na mnohých platformách, zariadeniach a hardvérových akcelerátoroch (CPU, GPU, AI čipy). Modely sú uložené vo formáte Protobuf, čo je efektívny, platformovo neutrálny spôsob ukladania štruktúrovaných dát.

Primárne prípady použitia ONNX zahŕňajú:

• Nasadenie naprieč frameworkmi: Spustenie modelu v inom frameworku alebo prostredí, než v ktorom bol natrénovaný.
• Vysokovýkonné inferencie: ONNX Runtime je inferenčný engine, ktorý automaticky optimalizuje modely pre konkrétny hardvér, čo často vedie k rýchlejšiemu výkonu.
• Nasadenie na okraji a v mobilných zariadeniach: Vďaka malým rozmerom a optimalizovanému runtime je ONNX dobrou voľbou na spúšťanie modelov na zariadeniach s obmedzenými zdrojmi.
• Produkčné systémy: Vďaka svojej robustnosti a prenosnosti je populárny na nasadzovanie modelov v náročných produkčných prostrediach.

Bezpečnostné aspekty

Jemným, ale vážnym bezpečnostným rizikom pri modeloch ONNX je potenciál pre architektonické zadné vrátka (backdoors). Útočník by mohol upraviť výpočtový graf modelu tak, aby obsahoval skrytú cestu, ktorá sa aktivuje iba pri špecifických vstupoch. Po aktivácii by tieto zadné vrátka mohli spôsobiť, že model bude produkovať škodlivé alebo neočakávané výstupy, pričom sa pri štandardných vstupoch bude správať normálne, čo sťažuje jeho odhalenie. Ďalšie riziká zahŕňajú útoky inverzie modelu (extrakcia citlivých trénovacích dát) a nepriateľské útoky (adversarial attacks, použitie škodlivých vstupov na oklamanie modelu).

Na zníženie týchto hrozieb sa odporúča niekoľko postupov:

• Digitálne podpisovať modely ONNX, aby sa zaistilo, že s nimi nebolo manipulované.
• Nasadiť modely v izolovaných prostrediach, ako sú Docker kontajnery, so silným sieťovým zabezpečením.
• Používať monitorovacie nástroje na sledovanie správania modelu a detekciu anomálií.
• Dodržiavať všeobecné osvedčené postupy v oblasti bezpečnosti, ako je sanitizácia vstupov a aktualizácia softvéru.

ONNX je vo všeobecnosti bezpečnejší ako formáty založené na pickle, pretože pri načítaní nespúšťa ľubovoľný kód. Ak však model ONNX používa externe implementované vlastné vrstvy, tieto vrstvy by mohli potenciálne obsahovať škodlivý kód v jazyku Python, ak nie sú spravované opatrne.

Nevýhody

Hoci ONNX podporuje kvantizované modely, „nepodporuje natívne kvantizované tenzory“ tak bezproblémovo ako GGUF. Rozkladá ich na samostatné tenzory celých čísel a škálovacích faktorov, čo „môže viesť k zníženiu kvality“. Konverzia modelov so zložitými alebo vlastnými vrstvami, ktoré nie sú v ONNX štandardom, môže byť tiež náročná a môže si vyžadovať prácu na mieru, ktorá by mohla spomaliť výkon.

Tradičné formáty založené na module pickle v Pythone (ako súbory .pt) ukladajú objekty Pythonu, ktoré môžu obsahovať spustiteľný kód. To považuje model za program. Naopak, ONNX sa zameriava na ukladanie „výpočtového grafu“ modelu – abstraktnejšej reprezentácie jeho operácií a toku dát, skôr než konkrétnej implementácie kódu.

Tento prístup zameraný na graf dáva ONNX vynikajúcu prenosnosť medzi frameworkmi a umožňuje jeho optimalizáciu pre rôzny hardvér. Definovanie logiky modelu na vyššej úrovni ho robí nezávislým od frameworku, v ktorom bol natrénovaný. Ide o významný koncepčný posun od implementácie špecifickej pre daný framework k prenosnej výpočtovej reprezentácii. Hoci to výrazne zlepšuje flexibilitu nasadenia, vytvára to aj nové bezpečnostné obavy, ako sú architektonické zadné vrátka, ktoré si vyžadujú iné bezpečnostné stratégie ako tie, ktoré sa používajú pre formáty založené na pickle.

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) je formát súboru navrhnutý špeciálne na efektívne ukladanie a spúšťanie veľkých jazykových modelov (LLM). Je to vylepšená verzia svojho predchodcu, GGML, a jej cieľom je zjednodušiť používanie LLM, najmä na osobných počítačoch.

Charakteristiky a primárne prípady použitia

GGUF je navrhnutý tak, aby zmenšil LLM a výrazne urýchlil ich načítanie. To je kľúčové pre lokálne spúšťanie modelov, kde je úložný priestor a pamäť RAM často obmedzená. Formát na to používa „pokročilé kompresné techniky“. Poskytuje tiež štandardný spôsob balenia váh, architektúry a metadát modelu, čím zabezpečuje jeho konzistentné fungovanie v rôznych softvéroch, najmä s inferenčnými enginmi založenými na llama.cpp.

Kľúčovou vlastnosťou GGUF je jeho vynikajúca podpora kvantizácie. Kvantizácia znižuje numerickú presnosť váh modelu (napr. zo 16-bitových na 4-bitové čísla), čo drasticky znižuje veľkosť súboru a výpočtové nároky na jeho spustenie. Modely GGUF sú dostupné v rôznych úrovniach kvantizácie (od Q2 po Q8), ktoré ponúkajú škálu kompromisov medzi veľkosťou a kvalitou.

• Nižšie úrovne kvantizácie (ako Q2 alebo Q3) vedú k veľmi malým súborom, ktoré môžu bežať na hardvéri s menšou pamäťou RAM, ale môžu mať mierny pokles kvality modelu.
• Vyššie úrovne kvantizácie (ako Q6 alebo Q8) si zachovávajú lepšiu kvalitu, ale vyžadujú viac úložného priestoru a pamäte RAM.

Primárne prípady použitia GGUF zahŕňajú:

• Lokálne nasadenie LLM: Nástroje ako Ollama využívajú GGUF na to, aby používateľom uľahčili spúšťanie výkonných LLM na vlastných počítačoch.
• Offline AI asistenti: Mnohé aplikácie používajú modely GGUF na poskytovanie lokálnych, súkromných alternatív k cloudovým AI nástrojom.
• Asistencia pri písaní kódu: IDE a editory kódu začínajú používať modely GGUF na inteligentné dopĺňanie kódu.
• Lokálni chatboti: Modely GGUF sa často používajú pre súkromné a responzívne konverzačné AI systémy.
• Výskum AI: Jeho flexibilita a podpora kvantizácie ho robia populárnym medzi výskumníkmi pre experimentovanie s LLM na dostupnom hardvéri.

Bezpečnostné aspekty

Na rozdiel od všeobecného presvedčenia, základná knižnica GGML (na ktorej je GGUF založený) mala zdokumentované zraniteľnosti súvisiace s „nedostatočnou validáciou vstupného súboru“. Tieto chyby môžu viesť k „potenciálne zneužiteľným zraniteľnostiam poškodenia pamäte počas parsovania“. Boli identifikované konkrétne bezpečnostné problémy, kde nekontrolovaný vstup od používateľa mohol spôsobiť pretečenie haldy (heap overflow), čo potenciálne umožňuje útočníkovi spustiť škodlivý kód.

Existuje bežná mylná predstava, že súbor GGUF „nemôže obsahovať kód“ a je „výlučne súborom modelu“. Bezpečnostná správa od spoločnosti Databricks však ukázala, že zatiaľ čo samotný súbor GGUF neobsahuje spustiteľný kód v jazyku Python, špeciálne vytvorený súbor môže zneužiť chyby v parseri (softvéri, ktorý súbor číta) na spôsobenie poškodenia pamäte a dosiahnutie spustenia kódu.

Na zníženie týchto rizík je najlepšie:

• Používať modely a nástroje z dobre známych a renomovaných zdrojov (ako Koboldcpp).
• Spúšťať LLM v izolovaných prostrediach (ako Docker kontajnery).
• Pre vysoko citlivé úlohy zvážiť použitie vyhradeného počítača bez prístupu na internet.

Nevýhody

Významnou nevýhodou GGUF je, že väčšina modelov sa najprv vyvíja v iných frameworkoch (ako PyTorch) a musí sa konvertovať do formátu GGUF. Tento proces konverzie nie je vždy jednoduchý a niektoré modely nemusia byť plne podporované nástrojmi kompatibilnými s GGUF. Navyše, úprava alebo dolaďovanie modelu po tom, čo je vo formáte GGUF, vo všeobecnosti „nie je jednoduché“.

Zatiaľ čo GGUF je navrhnutý na rýchle načítanie a efektívne využitie VRAM, skutočná rýchlosť inferencie (ako rýchlo model generuje odpovede) môže byť niekedy pomalšia ako u nekvantizovaných modelov. To sa môže stať pri nižších úrovniach kvantizácie kvôli dodatočnej práci potrebnej na dekvantizáciu váh počas inferencie. Hlavným prínosom GGUF z hľadiska výkonu je to, že umožňuje veľkým modelom bežať na spotrebiteľskom hardvéri tým, že šetrí VRAM, nie to, že ich nevyhnutne robí rýchlejšími.

Definujúcou vlastnosťou GGUF je jeho hlboká integrácia s kvantizáciou, ktorá umožňuje spúšťať výkonné LLM na „spotrebiteľskom hardvéri“ s obmedzenou VRAM. To pomáha demokratizovať prístup k AI. Táto efektivita však zahŕňa kompromisy. Zatiaľ čo kvantizácia zmenšuje modely, nižšie úrovne môžu mierne znížiť kvalitu modelu. Rýchlosť inferencie môže byť niekedy tiež pomalšia ako u nekvantizovaných modelov, najmä ak sa nekvantizovaná verzia zmestí celá do VRAM.

Výhoda „rýchlosti“ GGUF sa zvyčajne vzťahuje na rýchlejšie načítanie a schopnosť spustiť väčší model na obmedzenom hardvéri, skôr než na surový výkon. GGUF dokonale vystihuje trend „demokratizácie AI“ tým, že sprístupňuje pokročilé modely väčšiemu počtu ľudí. To si od používateľov vyžaduje, aby vyvážili kvalitu modelu s obmedzeniami svojho hardvéru. Dostupnosť viacerých úrovní kvantizácie umožňuje používateľom prispôsobiť modely svojim špecifickým potrebám, čo je kľúčom k popularite formátu v lokálnej AI komunite.

4. Porovnávacia analýza formátov

Výber vhodného formátu serializácie modelu je strategické rozhodnutie, ktoré závisí od vyváženia rôznych faktorov, vrátane bezpečnosti, výkonu, efektivity využitia zdrojov, interoperability a špecifického kontextu použitia. Nasledujúca tabuľka poskytuje porovnávací prehľad formátov Safetensors, CKPT, ONNX a GGUF naprieč týmito kritickými dimenziami.

Vlastnosť / Formát	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
Hlavný účel	Bezpečné a rýchle ukladanie tenzorov pre modely hlbokého učenia	Trénovacie checkpointy, parametre modelu, zachovanie stavu	Interoperabilita medzi frameworkmi, nasadenie na rôznom hardvéri	Efektívne ukladanie LLM, optimalizovaná lokálna inferencia na spotrebiteľskom hardvéri
Bezpečnostný profil	Vysoký (žiadne spustenie ľubovoľného kódu z princípu)	Nízky (spustenie ľubovoľného kódu cez deserializáciu Pickle)	Stredný (žiadne spustenie ľubovoľného kódu, ale možné architektonické zadné vrátka)	Stredný (zraniteľnosti základnej knižnice, ale samotný súbor nie je spustiteľný kód Pythonu)
Rýchlosť načítania	Veľmi rýchle (zero-copy, lazy loading)	Rôzna (môže byť pomalšie ako Safetensors kvôli úplnému načítaniu)	Rýchle (optimalizovaný runtime, optimalizácie grafu)	Rýchle (mmap, efektívne pre LLM)
Využitie pamäte	Efektívne (lazy loading, čiastočné načítanie)	Môže byť vysoké (načíta celý graf objektov)	Efektívne (optimalizácie runtime)	Veľmi efektívne (kvantizácia, šetrenie VRAM)
Miesto na disku	Efektívne (kompresia, iba tenzory)	Rôzne (môže byť veľké, zahŕňa celý stav)	Efektívne (formát Protobuf)	Veľmi efektívne (kvantizácia, pokročilá kompresia)
Podpora kvantizácie	Áno, ale menej flexibilná ako GGUF (závislá od PyTorchu)	Áno (závislé od frameworku)	Obmedzená natívna podpora (rozkladá tenzory)	Robustná (viacero úrovní, Q2-Q8, špecializované varianty)
Prenosnosť	Vysoká (naprieč rôznymi programovacími jazykmi)	Nízka (úzko spojená s konkrétnymi frameworkmi)	Veľmi vysoká (medzi frameworkmi, platformami, rôznym hardvérom)	Vysoká (najmä pre ekosystém llama.cpp)
Hlavné aplikácie	Bezpečné zdieľanie modelov, predvolený formát Hugging Face	Trénovanie, dolaďovanie, výskum, ukladanie modelov	Produkčné nasadenie, mobilné zariadenia/edge, interoperabilita	Lokálna inferencia LLM, spotrebiteľský hardvér, chatovacie aplikácie
Kľúčová výhoda	Bezpečnosť z princípu, rýchle načítanie, nízka pamäťová náročnosť	Zachovanie stavu trénovania, detailná reprodukovateľnosť	Univerzálne nasadenie, optimalizácia runtime, nezávislosť od frameworku	Efektivita LLM na spotrebiteľskom hardvéri, flexibilná kvantizácia
Kľúčová nevýhoda	V C++ vyžaduje parser pre metadáta JSON	Riziko spustenia ľubovoľného kódu, veľké súbory	Zložitosť pri vlastných vrstvách, obmedzená natívna kvantizácia	Často vyžaduje konverziu, potenciálne spomalenie inferencie pri nižších kvantizáciách

5. Záver

Svet formátov modelov strojového učenia sa neustále vyvíja, poháňaný potrebou lepšej bezpečnosti, výkonu a interoperability. Tradičné formáty, ako sú súbory CKPT založené na pickle, boli flexibilné pre výskum, ale priniesli vážne bezpečnostné riziká tým, že umožňovali spustenie ľubovoľného kódu. To viedlo k vývoju a prijatiu novších a bezpečnejších formátov.

Safetensors je popredným príkladom tohto posunu. Oddelením dát od kódu a použitím efektívnych techník načítania ponúka bezpečnú a vysokovýkonnú alternatívu na zdieľanie modelov hlbokého učenia, najmä v ekosystéme Hugging Face. Jeho dvojité výhody – bezpečnosť a rýchlosť – z neho urobili obľúbenú voľbu v moderných pracovných postupoch AI.

ONNX rieši hlavný problém nekompatibility medzi frameworkmi. Reprezentovaním modelov ako abstraktných výpočtových grafov umožňuje ich nasadenie na rôznom hardvéri a softvéri. Hoci ONNX zabraňuje spusteniu ľubovoľného kódu, ktoré sa vyskytuje pri pickle, má vlastné bezpečnostné riziká, ako sú architektonické zadné vrátka, ktoré si vyžadujú iné ochranné opatrenia.

GGUF je špecializované riešenie na spúšťanie veľkých jazykových modelov na spotrebiteľskom hardvéri. Jeho výkonné funkcie kvantizácie dramaticky znižujú veľkosť modelu a spotrebu pamäte, čím sprístupňujú výkonné LLM väčšiemu počtu ľudí. Táto efektivita však môže niekedy viesť k pomalším rýchlostiam inferencie a jeho základné knižnice preukázali zraniteľnosti, ktoré si vyžadujú opatrnosť používateľov.

Nakoniec, najlepší formát závisí od špecifického kontextu.

• Safetensors je najlepšou voľbou na bezpečné a efektívne zdieľanie modelov hlbokého učenia.
• ONNX je ideálny na nasadzovanie modelov naprieč rôznymi frameworkmi a hardvérom.
• GGUF ponúka neprekonateľnú efektivitu pri spúšťaní veľkých jazykových modelov na lokálnych zariadeniach s obmedzenými zdrojmi.

Zatiaľ čo tradičné formáty CKPT sú stále užitočné na ukladanie priebehu trénovania v kontrolovaných prostrediach, pre verejnú distribúciu sú nahrádzané bezpečnejšími alternatívami. S dozrievaním oblasti AI bude ďalší vývoj týchto špecializovaných formátov nevyhnutný pre napredovanie sily a dosahu strojového učenia.