Safetensors, CKPT, ONNX, GGUF และฟอร์แมตโมเดล AI ที่สำคัญอื่นๆ [2025]

การเติบโตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ได้สร้างความต้องการที่สำคัญสำหรับวิธีการจัดเก็บและแจกจ่ายโมเดลที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเข้ากันได้กับระบบต่างๆ ในขณะที่โมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้นและถูกนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายขึ้น การเลือกรูปแบบการจัดเก็บ (Serialization Format) จึงเป็นการตัดสินใจที่สำคัญอย่างยิ่ง การเลือกนี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพ การใช้ทรัพยากร และความปลอดภัยของระบบ AI

รายงานฉบับนี้จะสำรวจรูปแบบการจัดเก็บโมเดลชั้นนำต่างๆ ได้แก่ Safetensors, CKPT, ONNX และ GGUF โดยจะชี้ให้เห็นถึงคุณสมบัติเฉพาะตัว การใช้งานทั่วไป และการเปรียบเทียบระหว่างแต่ละรูปแบบ

1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดเก็บโมเดลใน AI/ML (Model Serialization)

การจัดเก็บโมเดล (Model Serialization) คือกระบวนการบันทึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกฝนแล้วลงในไฟล์ ซึ่งไฟล์นี้สามารถนำไปจัดเก็บ แบ่งปัน หรือโหลดกลับมาใช้ในภายหลังได้ เช่น การนำไปใช้คาดการณ์ผล (Prediction) การฝึกฝนต่อ (Continuing Training) หรือการวิเคราะห์ (Analysis) ความสามารถนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวงจรชีวิตทั้งหมดของ AI/ML ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงการนำไปใช้งานจริงในวงกว้าง

บทบาทสำคัญของรูปแบบโมเดลในวงจรชีวิต AI/ML

การบันทึกโมเดลในรูปแบบมาตรฐานมีความสำคัญอย่างยิ่งด้วยเหตุผลหลายประการ:

• การทำซ้ำได้ (Reproducibility): ช่วยให้สามารถทำซ้ำและตรวจสอบผลการทดลองวิจัยได้อย่างแม่นยำ
• การทำงานร่วมกัน (Collaboration): รูปแบบมาตรฐานช่วยให้ทีมสามารถแบ่งปันโมเดลได้อย่างง่ายดาย ทำให้สามารถทำงานร่วมกันและผนวกรวมโมเดลเข้ากับระบบที่ใหญ่ขึ้นได้
• การนำไปใช้งาน (Deployment): การจัดเก็บโมเดลจะเปลี่ยนโมเดลที่ฝึกฝนแล้วให้กลายเป็นไฟล์แบบพกพาที่สามารถโหลดและทำงานได้ในสภาพแวดล้อมต่างๆ ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ไปจนถึงอุปกรณ์ปลายทาง (Edge Devices)
• การเรียนรู้แบบถ่ายโอน (Transfer Learning): ช่วยให้สามารถใช้โมเดลที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้า (Pre-trained Models) เป็นพื้นฐานสำหรับงานใหม่ๆ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและข้อมูลในการฝึกฝนได้อย่างมาก

ภาพรวมของความท้าทายที่รูปแบบสมัยใหม่เข้ามาแก้ไข

เมื่อแมชชีนเลิร์นนิงมีความก้าวหน้ามากขึ้น รูปแบบการจัดเก็บสมัยใหม่ได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาสำคัญหลายประการ:

• ความปลอดภัย (Security): ข้อกังวลหลักคือความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในวิธีการแบบดั้งเดิม โดยเฉพาะวิธีที่ใช้โมดูล pickle ของ Python ซึ่งอาจทำให้โค้ดที่เป็นอันตรายสามารถทำงานได้เมื่อโหลดโมเดล ถือเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงหากโมเดลมาจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ
• ประสิทธิภาพ (Performance): โมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนในปัจจุบันต้องการการโหลดที่รวดเร็วและการจัดการหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น โทรศัพท์มือถือ และสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองทันที
• การพกพาและการทำงานร่วมกัน (Portability and Interoperability): โลกของแมชชีนเลิร์นนิงใช้เฟรมเวิร์กที่แตกต่างกันมากมาย (เช่น PyTorch, TensorFlow และ JAX) จึงจำเป็นต้องมีรูปแบบที่ช่วยให้โมเดลสามารถย้ายระหว่างเฟรมเวิร์กเหล่านี้และทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกัน (GPUs, TPUs) ได้โดยไม่ต้องแก้ไขใหม่ทั้งหมด

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ชุมชน AI ได้เปลี่ยนไปใช้รูปแบบที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยมากขึ้น เช่น GGUF และ Safetensors ซึ่งสะท้อนถึงความพยายามร่วมกันในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้

วิธีการบันทึกโมเดล ML ในยุคแรกๆ เช่น การใช้โมดูล pickle ของ Python สำหรับไฟล์ .pt และ .pth ของ PyTorch ถูกเลือกใช้เพราะความง่ายในการใช้งาน มันสามารถบันทึกอ็อบเจกต์ Python ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย รวมถึงทั้งโครงสร้างของโมเดลและสถานะการฝึกฝน (เช่น optimizer) แม้ว่าวิธีนี้จะสะดวกสำหรับการวิจัยในสภาพแวดล้อมของ Python แต่ก็สร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่สำคัญ เนื่องจากโมดูล pickle ถูกออกแบบมาให้สามารถรันโค้ดใดๆ ที่ฝังอยู่ในไฟล์ระหว่างกระบวนการโหลดได้ ซึ่งหมายความว่าการโหลดโมเดลที่ดูเหมือนไม่มีพิษภัยจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถืออาจส่งผลกระทบต่อทั้งระบบได้

การสร้างรูปแบบอย่าง Safetensors ควบคู่ไปกับการใช้ ONNX และ GGUF ที่เพิ่มขึ้น เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อความเสี่ยงด้านความปลอดภัยนี้ เช่นเดียวกับความต้องการประสิทธิภาพและการพกพาที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น Safetensors ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะเพื่อป้องกันการรันโค้ดที่เป็นอันตราย นี่แสดงให้เห็นว่าเมื่อวงการแมชชีนเลิร์นนิงเติบโตขึ้นและ AI เปลี่ยนจากการวิจัยไปสู่การใช้งานจริง ความปลอดภัยและประสิทธิภาพไม่ได้เป็นเพียงสิ่งที่ต้องคำนึงถึงในภายหลังอีกต่อไป แต่เป็นหลักการสำคัญในการออกแบบรูปแบบใหม่ การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงถึงการเปลี่ยนผ่านที่จำเป็นจากความยืดหยุ่นที่เน้นการวิจัยไปสู่ความปลอดภัยและความทนทานในระดับโปรดักชัน เพื่อแก้ไข "หนี้ทางเทคนิค" (Technical Debt) ของวิธีการแบบเก่าที่ผ่อนปรนกว่า

รูปแบบเฉพาะของเฟรมเวิร์ก เช่น .pt/.pth สำหรับ PyTorch และ .ckpt/.h5 สำหรับ TensorFlow/Keras ถูกผนวกรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กของตนเองอย่างแน่นหนา แม้ว่าสิ่งนี้จะทำให้มีประสิทธิภาพภายในระบบนิเวศเดียว แต่ก็ก่อให้เกิดปัญหาสำคัญกับการทำงานร่วมกัน โมเดลที่ฝึกในเฟรมเวิร์กหนึ่งไม่สามารถนำไปใช้ในอีกเฟรมเวิร์กหนึ่งได้อย่างง่ายดายหากไม่มีการแปลงที่ซับซ้อนหรือต้องดูแลรักษาระบบแยกกันสำหรับแต่ละเฟรมเวิร์ก ซึ่งนำไปสู่กระบวนการพัฒนาและปรับใช้ที่ไม่เชื่อมต่อกัน

รูปแบบ Open Neural Network Exchange (ONNX) ถูกสร้างขึ้นเพื่อทลายอุปสรรคเหล่านี้ โดยเป็นมาตรฐาน "ข้ามแพลตฟอร์ม" และ "ไม่ผูกติดกับผู้ขายรายใด" (Vendor-Neutral) สำหรับโมเดล ซึ่งทำได้โดยการกำหนดโครงสร้างของโมเดล (Computation Graph) ในรูปแบบนามธรรมที่ไม่ขึ้นอยู่กับเฟรมเวิร์กใดๆ ในทำนองเดียวกัน GGUF แม้จะสร้างขึ้นสำหรับโปรเจกต์ llama.cpp เป็นหลัก ก็มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความเข้ากันได้สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) บนแพลตฟอร์มต่างๆ

ความหลากหลายของรูปแบบในปัจจุบันสะท้อนถึงความตึงเครียดหลักในอุตสาหกรรม ML: ความต้องการคุณสมบัติเฉพาะของเฟรมเวิร์กในระหว่างการพัฒนา (เช่น Dynamic Graph ของ PyTorch เพื่อความยืดหยุ่นในการวิจัย) กับความต้องการการนำไปใช้งานที่เป็นสากล มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย ความตึงเครียดนี้หมายความว่ารูปแบบต่างๆ จะยังคงมีอยู่ต่อไป ทำให้เครื่องมือแปลงและไปป์ไลน์ MLOps ขั้นสูงมีความสำคัญมากขึ้นในการเชื่อมโยงการพัฒนาโมเดลกับการนำไปใช้งาน รูปแบบที่แตกต่างกันจะยังคงถูกนำไปใช้สำหรับขั้นตอนต่างๆ ของวงจรชีวิต ML โดยขึ้นอยู่กับจุดแข็งเฉพาะตัวของมัน

2. ทำความเข้าใจ Safetensors

Safetensors ถือเป็นก้าวสำคัญในการจัดเก็บโมเดล ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพของวิธีการจัดเก็บโมเดลแบบดั้งเดิม

คำจำกัดความและหลักการออกแบบหลัก

Safetensors เป็นรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลสำหรับโมเดลดีปเลิร์นนิงที่ทันสมัย ปลอดภัย และรวดเร็ว สร้างโดย Hugging Face เป้าหมายหลักคือการมอบวิธีที่ปลอดภัยในการจัดเก็บและแบ่งปันเทนเซอร์ (Tensors)—อาร์เรย์หลายมิติที่เป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง รูปแบบนี้ถูกออกแบบมาให้ปลอดภัยและเร็วกว่ารูปแบบเก่าอย่าง pickle

หลักการสำคัญของ Safetensors คือการแยกค่าน้ำหนักของโมเดล (เทนเซอร์) ออกจากโค้ดที่สามารถรันได้อย่างเข้มงวด การออกแบบนี้ช่วยแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่พบในวิธีการจัดเก็บแบบเก่าโดยตรง

คุณสมบัติที่สำคัญ

• Zero-copy และ Lazy Loading: กุญแจสำคัญด้านประสิทธิภาพของ Safetensors คือความสามารถแบบ "zero-copy" ซึ่งช่วยให้ข้อมูลโมเดลสามารถแมปจากดิสก์เข้าสู่หน่วยความจำได้โดยตรงโดยไม่ต้องสร้างสำเนาเพิ่มเติม ทำให้ประหยัดหน่วยความจำและโหลดได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ยังรองรับ "lazy loading" ซึ่งหมายความว่าเฉพาะส่วนที่จำเป็นของโมเดลขนาดใหญ่เท่านั้นที่จะถูกโหลดเข้าสู่ RAM เมื่อต้องการใช้งาน ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับโมเดลขนาดใหญ่มากหรือระบบที่มีหน่วยความจำจำกัด
• การจัดการเมทาดาทาที่มีโครงสร้าง (Structured Metadata Handling): ไฟล์ Safetensors ทุกไฟล์จะมีส่วนเมทาดาทาแยกต่างหากในรูปแบบ JSON ส่วนนี้จะระบุเทนเซอร์ทั้งหมดในโมเดลพร้อมรายละเอียด เช่น รูปร่าง (Shape) ชนิดข้อมูล (Data Type) และชื่อ เมทาดาทาจะชี้ไปยังตำแหน่งที่ข้อมูลเทนเซอร์จริงถูกจัดเก็บแยกต่างหากในไฟล์ ซึ่งช่วยเพิ่มทั้งความสามารถในการอ่านและความปลอดภัย
• การจัดเก็บข้อมูลเฉพาะเทนเซอร์ (Tensor-only Data Storage): คุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่สำคัญที่สุดของ Safetensors คือการออกแบบมาให้มี "เพียงข้อมูลเทนเซอร์ดิบและเมทาดาทาที่เกี่ยวข้อง" เท่านั้น ด้วยสถาปัตยกรรมนี้ ทำให้ "ไม่อนุญาตให้จัดเก็บโค้ด Python ที่ไม่แน่นอน (Arbitrary Python Code)" การออกแบบพื้นฐานนี้ช่วยขจัดความเสี่ยงในการรันโค้ดที่เป็นอันตรายเมื่อทำการโหลดโมเดล
• การรองรับการควอนไทซ์ (Quantization Support): Safetensors สามารถจัดการกับเทนเซอร์ที่ผ่านการควอนไทซ์ได้ ซึ่งช่วยให้โมเดลมีขนาดเล็กลงและใช้หน่วยความจำน้อยลง อย่างไรก็ตาม การรองรับการควอนไทซ์นั้น "ไม่ยืดหยุ่นเท่า GGUF" เนื่องจากขึ้นอยู่กับคุณสมบัติที่มีในเฟรมเวิร์ก PyTorch

ประโยชน์หลัก

• ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น (ลดความเสี่ยงจากการรันโค้ดโดยพลการ): นี่คือข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ Safetensors ด้วยการออกแบบที่ป้องกันไม่ให้โค้ด Python ถูกบันทึกไว้ในไฟล์โดยสิ้นเชิง จึงช่วยขจัดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงที่สุดที่พบในรูปแบบที่ใช้ pickle นั่นคือการรันโค้ดที่เป็นอันตรายเมื่อโหลดโมเดล ทำให้ Safetensors เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการแบ่งปันและใช้โมเดลจากแหล่งข้อมูลสาธารณะหรือไม่น่าเชื่อถือ นอกจากนี้ รูปแบบนี้ยังมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยอื่นๆ เช่น "เทคนิคการเข้ารหัสขั้นสูง" และการควบคุมการเข้าถึงเพื่อป้องกันการปลอมแปลงข้อมูล
• การเพิ่มประสิทธิภาพ (Performance Optimization): การใช้ zero-copy และ lazy loading ส่งผลให้ "โหลดได้เร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำน้อยลง" ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่ามัน "เร็วกว่า" pickle มาก และสามารถ "เร็วกว่า 76.6 เท่าบน CPU และ 2 เท่าบน GPU เมื่อเทียบกับวิธีการบันทึกแบบดั้งเดิมของ PyTorch"
• การพกพา (Portability): รูปแบบนี้ถูกออกแบบมาให้พกพาได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถทำงานข้ามภาษาโปรแกรมต่างๆ ได้ ทำให้ง่ายต่อการแบ่งปันและใช้โมเดลในระบบซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย
• การผนวกรวมที่ราบรื่น (Seamless Integration): Safetensors มี "การผนวกรวมที่ราบรื่นกับเฟรมเวิร์กและไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่มีอยู่" ทำให้นักพัฒนาสามารถนำรูปแบบที่ปลอดภัยนี้มาใช้ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานปัจจุบันมากนัก

การเปรียบเทียบกับรูปแบบการจัดเก็บแบบดั้งเดิม (เช่น Pickle)

โมดูล pickle ของ Python ซึ่งใช้สำหรับไฟล์ .pt และ .pth ของ PyTorch นั้นไม่ปลอดภัยโดยเนื้อแท้ มันอนุญาตให้โค้ดใดๆ ถูกซ่อนอยู่ภายในไฟล์ที่จัดเก็บและรันโดยอัตโนมัติเมื่อไฟล์ถูกโหลด นี่เป็นช่องโหว่ที่รู้จักกันดีและร้ายแรง โดยเฉพาะเมื่อใช้โมเดลที่ดาวน์โหลดจากเว็บไซต์สาธารณะ แม้ว่าเครื่องมืออย่าง picklescan จะสามารถตรวจจับรูปแบบที่เป็นอันตรายบางอย่างได้ แต่ก็ไม่สามารถป้องกันได้ทั้งหมดและไม่สามารถรับประกันความปลอดภัยได้

Safetensors ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะเพื่อแก้ปัญหาด้านความปลอดภัยนี้ โดยการอนุญาตให้มีเพียงข้อมูลเทนเซอร์ดิบและเมทาดาทาที่มีโครงสร้างในไฟล์เท่านั้น จึงช่วยขจัดความเป็นไปได้ในการรันโค้ดที่เป็นอันตราย นอกจากด้านความปลอดภัยแล้ว Safetensors ยังมีประสิทธิภาพที่ดีกว่ามาก การออกแบบมาเพื่อการแมปหน่วยความจำและ lazy loading ทำให้โหลดได้เร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า pickle ซึ่งโดยทั่วไปจะโหลดทั้งโมเดลเข้าสู่หน่วยความจำในคราวเดียว

ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยใน pickle ของ Python หมายความว่าการดาวน์โหลดไฟล์ .pt หรือ .pth จากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือไม่ใช่แค่การดาวน์โหลดข้อมูล แต่เหมือนกับการรันโปรแกรมที่อาจเป็นอันตราย เป็นที่ทราบกันดีว่า "ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่รับประกันได้ 100% ในการตรวจสอบความปลอดภัยของไฟล์ pickle โดยไม่มีการรัน" สิ่งนี้ผลักภาระการตรวจสอบความปลอดภัยของไฟล์ไปให้ผู้ใช้ ซึ่งเป็นเรื่องยากและไม่น่าเชื่อถือ

Safetensors เปลี่ยนแปลงพลวัตนี้โดยการออกแบบรูปแบบใหม่เพื่อ ป้องกัน ไม่ให้โค้ดที่เป็นอันตรายถูกรวมเข้าไปตั้งแต่แรก มันเปลี่ยนความรับผิดชอบด้านความปลอดภัยจากกระบวนการตรวจสอบที่ยากลำบากของผู้ใช้ไปสู่ความปลอดภัยในตัวของรูปแบบเอง นี่ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในชุมชน AI โอเพนซอร์สจากแนวทาง "ตรวจสอบแล้วค่อยเชื่อ" (verify, then trust) ไปสู่โมเดล "เชื่อถือได้โดยการออกแบบ" (trust by design) การเปลี่ยนแปลงนี้ยอมรับว่าเป็นเรื่องแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะสแกนหาภัยคุกคามที่เป็นไปได้ทั้งหมดในไฟล์ที่ซับซ้อน ด้วยการปิดกั้นช่องทางการโจมตี (การรันโค้ดโดยพลการ) Safetensors ทำให้การแบ่งปันโมเดลในวงกว้างปลอดภัยขึ้น ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน และทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถใช้โมเดลที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้าได้ง่ายขึ้น หลักการ "เชื่อถือได้โดยการออกแบบ" นี้จำเป็นอย่างยิ่งต่อการเติบโตและความปลอดภัยของระบบนิเวศ AI ทั้งหมด

แม้ว่า Safetensors จะถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเหตุผลด้านความปลอดภัยเป็นหลัก (เพื่อแก้ไขช่องโหว่ของ pickle) แต่มันก็ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก เช่น การโหลดที่เร็วขึ้น การใช้หน่วยความจำน้อยลง และการทำงานแบบ zero-copy ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงผลพลอยได้ แต่เป็นผลโดยตรงจากการออกแบบที่ปรับให้เหมาะสมของ Safetensors ซึ่งใช้การแมปหน่วยความจำและ lazy loading เพื่อจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มันมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับโมเดลขนาดใหญ่โดยธรรมชาติ

การผสมผสานระหว่างความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น และ การปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญนี้เป็นปัจจัยสำคัญที่ผลักดันให้เกิดการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย หาก Safetensors มีเพียงความปลอดภัยที่ดีขึ้น การยอมรับอาจจะช้ากว่านี้ โดยเฉพาะในหมู่ผู้ใช้ที่ไม่ได้ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยในทันที อย่างไรก็ตาม ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่ชัดเจนและวัดผลได้เป็นเหตุผลที่หนักแน่นให้ทุกคนเปลี่ยนมาใช้ ซึ่งช่วยเร่งการผนวกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มหลักๆ เช่น Hugging Face สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าในวิศวกรรม AI เทคโนโลยีมักจะต้องมีทั้งข้อได้เปรียบด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพเพื่อให้เป็นที่ยอมรับอย่างรวดเร็วและกว้างขวางในอุตสาหกรรม

3. ภาพรวมของรูปแบบโมเดลที่สำคัญ

นอกจาก Safetensors แล้ว ยังมีรูปแบบอื่นๆ อีกหลายรูปแบบที่มีความสำคัญในโลกของแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งแต่ละรูปแบบก็มีคุณสมบัติและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันไป

3.1. CKPT (Checkpoints)

AI checkpoint ไม่ใช่ประเภทไฟล์เดียว แต่เป็นภาพรวม (Snapshot) ของสถานะโมเดลที่บันทึกไว้ ณ จุดใดจุดหนึ่งระหว่างการฝึกฝน Checkpoint มีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการบันทึกความคืบหน้าระหว่างการฝึกที่ใช้เวลานาน

ลักษณะและกรณีการใช้งานทั่วไป

Checkpoint โดยทั่วไปประกอบด้วยพารามิเตอร์ที่โมเดลเรียนรู้ เช่น ค่าน้ำหนัก (weights) และไบแอส (biases) นอกจากนี้ยังสามารถจัดเก็บข้อมูลสำคัญอื่นๆ ที่จำเป็นสำหรับการฝึกต่อ เช่น สถานะของ optimizer หมายเลข epoch ปัจจุบัน และตารางอัตราการเรียนรู้ (Learning Rate Schedule) นามสกุลไฟล์สำหรับ checkpoint จะแตกต่างกันไปตามเฟรมเวิร์ก สำหรับ PyTorch มักจะเป็น .pt หรือ .pth ในขณะที่ TensorFlow/Keras จะเป็น .ckpt หรือ .h5

ประโยชน์หลักของไฟล์ CKPT ได้แก่:

• การทำซ้ำได้ (Reproducibility): ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะทำงานได้อย่างสอดคล้องกันเมื่อโหลดซ้ำ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตรวจสอบงานวิจัยและรักษาประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้
• การทำงานร่วมกัน (Collaboration): แบ่งปันได้ง่าย ทำให้นักพัฒนาสามารถทำซ้ำผลลัพธ์หรือต่อยอดจากงานที่มีอยู่ได้
• ความยืดหยุ่น (Flexibility): รูปแบบ .pt/.pth ของ PyTorch มีความยืดหยุ่นเป็นพิเศษ ทำให้ง่ายต่อการบันทึกและโหลดโมเดลเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย

กรณีการใช้งานทั่วไปของไฟล์ CKPT ได้แก่:

• การฝึกต่อ (Resuming Training): การฝึกต่อจากเซสชันที่ถูกขัดจังหวะ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการคำนวณได้อย่างมาก
• การปรับจูน (Fine-Tuning): การใช้โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการฝึกบนชุดข้อมูลใหม่ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น
• การประเมินโมเดล (Model Evaluation): การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลในขั้นตอนต่างๆ ของการฝึกโดยไม่ต้องฝึกใหม่
• การอนุมาน (Inference): การโหลดโมเดลที่ฝึกเสร็จสมบูรณ์แล้วเข้าสู่ระบบโปรดักชันเพื่อทำการคาดการณ์
• การวิจัยและการทดลอง (Research and Experimentation): การวิเคราะห์ว่าโมเดลมีพัฒนาการอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป และการปรับจูนพารามิเตอร์อย่างเป็นระบบ
• การเรียนรู้แบบถ่ายโอน (Transfer Learning): ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นที่ทรงพลังสำหรับงานที่เกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยลดเวลาในการฝึกและข้อมูลที่ต้องการ
• การกู้คืนจากความเสียหาย (Disaster Recovery): ทำหน้าที่เป็นข้อมูลสำรองเพื่อกลับมาทำงานต่อหลังจากเกิดความล้มเหลวระหว่างกระบวนการฝึกที่ยาวนาน

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ใหญ่ที่สุดของไฟล์ CKPT โดยเฉพาะรูปแบบ .pt และ .pth ของ PyTorch มาจากการพึ่งพาโมดูล pickle ของ Python ซึ่งหมายความว่าไฟล์เหล่านี้สามารถถูกออกแบบมาให้มีและรันโค้ด Python ที่เป็นอันตรายเมื่อโหลด (หากใช้ฟังก์ชัน torch.load โดยไม่มีการตั้งค่า weights_only=True) ช่องโหว่นี้ (CWE-502: Deserialization of Untrusted Data) อาจส่งผลร้ายแรง เช่น การขโมยข้อมูล การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของโมเดล หรือแม้กระทั่งการยึดครองระบบทั้งหมด

อุตสาหกรรมได้รับทราบถึงความเสี่ยงนี้ และ Safetensors ก็ได้กลายเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า ดังที่กล่าวไว้ว่า "Checkpoint ของ Stable Diffusion AI ส่วนใหญ่จะถูกบันทึกในรูปแบบเช่น .ckpt หรือ .safetensors... .safetensors เป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่า ออกแบบมาเพื่อป้องกันการรันโค้ดที่เป็นอันตราย" สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจนในการหันไปใช้รูปแบบที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับการแบ่งปันโมเดล

CKPT โดยเฉพาะในรูปแบบ .pt/.pth ของ PyTorch เป็นที่รู้จักกันดีในเรื่อง "ความยืดหยุ่นสูง" ความยืดหยุ่นนี้ทำให้สามารถบันทึกได้ไม่เพียงแค่ค่าน้ำหนักของโมเดล แต่ยังรวมถึงสถานะของ optimizer และแม้กระทั่งคลาส Python ที่กำหนดเอง ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับการกลับมาฝึกต่อได้อย่างแม่นยำ

อย่างไรก็ตาม ความยืดหยุ่นเดียวกันนี้เองที่สร้างช่องโหว่ด้านความปลอดภัย เพราะรูปแบบสามารถบันทึกอ็อบเจกต์ Python ใดก็ได้ ผู้โจมตีจึงสามารถซ่อนโค้ดที่เป็นอันตรายไว้ในไฟล์โมเดลได้ เมื่อไฟล์ถูกโหลดโดยไม่มีข้อควรระวังที่เหมาะสม โค้ดนั้นก็จะทำงาน นี่แสดงให้เห็นถึงความขัดแย้งพื้นฐานในการออกแบบระบบ: ความยืดหยุ่นที่มากขึ้นมักนำไปสู่พื้นที่การโจมตีที่ใหญ่ขึ้นและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่มากขึ้น

วิธีแก้ปัญหาของอุตสาหกรรมคือการนำรูปแบบอย่าง Safetensors มาใช้ในการแจกจ่ายโมเดล แม้ว่ารูปแบบที่ยืดหยุ่นกว่าอย่าง .pt/.pth จะยังคงใช้สำหรับการฝึกในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นว่าขั้นตอนต่างๆ ของวงจรชีวิต ML ต้องการระดับความปลอดภัยที่แตกต่างกัน พลังของการบันทึกสถานะการฝึกทั้งหมดควรเก็บไว้ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เชื่อถือได้ ในขณะที่การแบ่งปันและการนำไปใช้งานต้องการรูปแบบที่มีการรับประกันความปลอดภัยในตัว

3.2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

ONNX ซึ่งย่อมาจาก Open Neural Network Exchange เป็นรูปแบบมาตรฐานเปิดสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ออกแบบมาเพื่อให้โมเดลสามารถทำงานข้ามเฟรมเวิร์กดีปเลิร์นนิงต่างๆ ได้

ลักษณะและกรณีการใช้งานหลัก

ไฟล์ ONNX ประกอบด้วยโครงสร้างทั้งหมดของโมเดล รวมถึงลำดับการทำงาน (Computation Graph) ค่าน้ำหนักที่เรียนรู้แล้ว และเมทาดาทาอื่นๆ จุดแข็งที่สำคัญของ ONNX คือทำหน้าที่เป็นตัวแปลสากล โมเดลที่ฝึกในเฟรมเวิร์กอย่าง PyTorch, TensorFlow หรือ scikit-learn สามารถแปลงเป็นรูปแบบ ONNX ได้ ทำให้เกิดแนวทาง "ฝึกครั้งเดียว ใช้ได้ทุกที่" (train once, deploy anywhere)

ต่างจากรูปแบบที่จัดเก็บเฉพาะค่าน้ำหนักของโมเดล (เช่น Safetensors หรือ GGUF) ONNX จะรวมกราฟการคำนวณของโมเดลไว้ด้วย โครงสร้างแบบกราฟนี้ให้ "ความยืดหยุ่นมากขึ้นเมื่อแปลงโมเดลระหว่างเฟรมเวิร์กต่างๆ" ONNX ให้ความสามารถในการพกพาที่ยอดเยี่ยมข้ามแพลตฟอร์ม อุปกรณ์ และตัวเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ต่างๆ (CPUs, GPUs, AI chips) โมเดลจะถูกจัดเก็บในรูปแบบ Protobuf ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและเป็นกลางต่อแพลตฟอร์มในการบันทึกข้อมูลที่มีโครงสร้าง

กรณีการใช้งานหลักของ ONNX ได้แก่:

• การใช้งานข้ามเฟรมเวิร์ก (Cross-Framework Deployment): การรันโมเดลในเฟรมเวิร์กหรือสภาพแวดล้อมที่แตกต่างจากที่ฝึกมา
• การอนุมานประสิทธิภาพสูง (High-Performance Inference): ONNX Runtime เป็นเอนจิ้นการอนุมานที่ปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์เฉพาะโดยอัตโนมัติ ซึ่งมักจะให้ประสิทธิภาพที่เร็วกว่า
• การใช้งานบนอุปกรณ์ Edge และมือถือ (Edge and Mobile Deployment): ขนาดที่เล็กและรันไทม์ที่ปรับให้เหมาะสมทำให้ ONNX เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการรันโมเดลบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด
• ระบบโปรดักชัน (Production Systems): ความทนทานและการพกพาได้ทำให้เป็นที่นิยมสำหรับการนำโมเดลไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีความต้องการสูง

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ซ่อนเร้นแต่ร้ายแรงของโมเดล ONNX คือความเป็นไปได้ที่จะมีช่องโหว่ลับทางสถาปัตยกรรม (Architectural Backdoors) ผู้โจมตีสามารถแก้ไขกราฟการคำนวณของโมเดลเพื่อใส่เส้นทางที่ซ่อนอยู่ซึ่งจะถูกกระตุ้นโดยอินพุตเฉพาะเท่านั้น เมื่อเปิดใช้งาน ช่องโหว่ลับนี้อาจทำให้โมเดลสร้างผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่คาดคิด ในขณะที่ยังคงทำงานปกติกับอินพุตมาตรฐาน ทำให้ตรวจจับได้ยาก ความเสี่ยงอื่นๆ ได้แก่ การโจมตีแบบสืบข้อมูลโมเดล (Model Inversion Attacks) (การดึงข้อมูลการฝึกที่ละเอียดอ่อน) และการโจมตีแบบปรปักษ์ (Adversarial Attacks) (การใช้อินพุตที่เป็นอันตรายเพื่อหลอกโมเดล)

เพื่อลดภัยคุกคามเหล่านี้ ขอแนะนำแนวทางปฏิบัติดังนี้:

• ลงนามดิจิทัลในโมเดล ONNX เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการแก้ไข
• ปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมที่แยกออกมา เช่น Docker containers พร้อมการรักษาความปลอดภัยเครือข่ายที่แข็งแกร่ง
• ใช้เครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามพฤติกรรมของโมเดลและตรวจจับความผิดปกติ
• ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยทั่วไป เช่น การกรองอินพุตและอัปเดตซอฟต์แวร์ให้ทันสมัย

โดยทั่วไป ONNX ปลอดภัยกว่ารูปแบบที่ใช้ pickle เนื่องจากไม่ได้รันโค้ดโดยพลการเมื่อโหลด อย่างไรก็ตาม หากโมเดล ONNX ใช้เลเยอร์ที่กำหนดเองซึ่งถูกนำไปใช้งานภายนอก เลเยอร์เหล่านั้น อาจ มีโค้ด Python ที่เป็นอันตรายได้หากไม่ได้รับการจัดการอย่างระมัดระวัง

ข้อเสีย

แม้ว่า ONNX จะรองรับโมเดลที่ผ่านการควอนไทซ์แล้ว แต่ก็ "ไม่รองรับเทนเซอร์ที่ควอนไทซ์โดยกำเนิด" ได้อย่างราบรื่นเท่า GGUF มันจะแยกเทนเซอร์เหล่านี้ออกเป็นเทนเซอร์จำนวนเต็มและเทนเซอร์ตัวคูณสเกล ซึ่ง "อาจทำให้คุณภาพลดลงได้" การแปลงโมเดลที่มีเลเยอร์ซับซ้อนหรือกำหนดเองซึ่งไม่ได้เป็นมาตรฐานใน ONNX ก็อาจทำได้ยากและอาจต้องมีการทำงานเพิ่มเติมที่อาจทำให้ประสิทธิภาพช้าลง

รูปแบบดั้งเดิมที่ใช้ pickle ของ Python (เช่น ไฟล์ .pt) จะบันทึกอ็อบเจกต์ของ Python ซึ่งอาจรวมถึงโค้ดที่สามารถรันได้ นี่เป็นการปฏิบัติต่อโมเดลเสมือนเป็นโปรแกรม ในทางตรงกันข้าม ONNX มุ่งเน้นไปที่การบันทึก "กราฟการคำนวณ" (Computation Graph) ของโมเดล ซึ่งเป็นการแสดงการดำเนินการและขั้นตอนของข้อมูลในรูปแบบที่นามธรรมกว่า แทนที่จะเป็นการนำไปใช้งานด้วยโค้ดที่เฉพาะเจาะจง

แนวทางที่เน้นกราฟเป็นหลักนี้เองที่ทำให้ ONNX มีความสามารถในการพกพาข้ามเฟรมเวิร์กที่ยอดเยี่ยมและสามารถปรับให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์ต่างๆ ได้ ด้วยการกำหนดตรรกะของโมเดลในระดับที่สูงขึ้น ทำให้มันเป็นอิสระจากเฟรมเวิร์กที่ใช้ฝึกมา นี่คือการเปลี่ยนแปลงแนวคิดที่สำคัญ จากการนำไปใช้งานที่เฉพาะเจาะจงกับเฟรมเวิร์กไปสู่การแสดงผลเชิงคำนวณที่พกพาได้ แม้ว่าสิ่งนี้จะช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการนำไปใช้งานอย่างมาก แต่ก็สร้างข้อกังวลด้านความปลอดภัยใหม่ๆ เช่น ช่องโหว่ลับทางสถาปัตยกรรม ซึ่งต้องการกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยที่แตกต่างจากที่ใช้สำหรับรูปแบบที่ใช้ pickle

3.3. GGUF (GPT-Generated Unified Format)

GGUF (GPT-Generated Unified Format) เป็นรูปแบบไฟล์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการจัดเก็บและรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ GGML รุ่นก่อนหน้า และมีเป้าหมายเพื่อให้ LLMs ใช้งานง่ายขึ้น โดยเฉพาะบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล

ลักษณะและกรณีการใช้งานหลัก

GGUF ถูกออกแบบมาเพื่อทำให้ LLMs มีขนาดเล็กลงและโหลดได้เร็วขึ้นมาก ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการรันโมเดลในเครื่อง ซึ่งมักมีพื้นที่จัดเก็บและ RAM จำกัด รูปแบบนี้ใช้ "เทคนิคการบีบอัดขั้นสูง" เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ นอกจากนี้ยังมีวิธีการที่เป็นมาตรฐานในการรวมค่าน้ำหนัก สถาปัตยกรรม และเมทาดาทาของโมเดลไว้ด้วยกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าจะทำงานได้อย่างสอดคล้องกันบนซอฟต์แวร์ต่างๆ โดยเฉพาะกับเอนจิ้นการอนุมานที่ใช้ llama.cpp

คุณสมบัติหลักของ GGUF คือการรองรับการควอนไทซ์ที่ยอดเยี่ยม การควอนไทซ์ช่วยลดความแม่นยำทางตัวเลขของค่าน้ำหนักของโมเดล (เช่น จากตัวเลข 16-bit เป็น 4-bit) ซึ่งช่วยลดขนาดไฟล์และปริมาณการคำนวณที่ต้องใช้ในการรันได้อย่างมาก โมเดล GGUF มีให้เลือกในระดับการควอนไทซ์ต่างๆ (ตั้งแต่ Q2 ถึง Q8) ซึ่งมีทางเลือกระหว่างขนาดและคุณภาพที่หลากหลาย:

• ระดับการควอนไทซ์ที่ต่ำกว่า (เช่น Q2 หรือ Q3) ทำให้ได้ไฟล์ขนาดเล็กมากที่สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่มี RAM น้อยลง แต่อาจมีคุณภาพของโมเดลลดลงเล็กน้อย
• ระดับการควอนไทซ์ที่สูงกว่า (เช่น Q6 หรือ Q8) จะรักษาคุณภาพได้ดีกว่า แต่ต้องการพื้นที่จัดเก็บและ RAM มากขึ้น

กรณีการใช้งานหลักของ GGUF ได้แก่:

• การใช้งาน LLM ในเครื่อง (Local LLM Deployment): เครื่องมืออย่าง Ollama ใช้ GGUF เพื่อให้ผู้ใช้สามารถรัน LLM ที่ทรงพลังบนคอมพิวเตอร์ของตนเองได้อย่างง่ายดาย
• ผู้ช่วย AI แบบออฟไลน์ (Offline AI Assistants): แอปพลิเคชันจำนวนมากใช้โมเดล GGUF เพื่อเป็นทางเลือกส่วนตัวและทำงานในเครื่องแทนเครื่องมือ AI บนคลาวด์
• การช่วยเขียนโค้ด (Code Assistance): IDE และโปรแกรมแก้ไขโค้ดเริ่มใช้โมเดล GGUF สำหรับการเติมโค้ดอัจฉริยะ
• แชทบอทในเครื่อง (Local Chatbots): โมเดล GGUF มักใช้สำหรับระบบ AI สนทนาที่เป็นส่วนตัวและตอบสนองได้รวดเร็ว
• การวิจัย AI (AI Research): ความยืดหยุ่นและการรองรับการควอนไทซ์ทำให้เป็นที่นิยมในหมู่นักวิจัยสำหรับการทดลองกับ LLMs บนฮาร์ดแวร์ที่เข้าถึงได้

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย

ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่แพร่หลาย ไลบรารี GGML ที่ GGUF ใช้เป็นพื้นฐานนั้นมีช่องโหว่ที่ได้รับการบันทึกไว้ซึ่งเกี่ยวข้องกับ "การตรวจสอบไฟล์อินพุตที่ไม่เพียงพอ" ข้อบกพร่องเหล่านี้อาจนำไปสู่ "ช่องโหว่หน่วยความจำเสียหายที่อาจถูกใช้ประโยชน์ได้ระหว่างการแยกวิเคราะห์ (Parsing)" มีการระบุปัญหาด้านความปลอดภัยเฉพาะซึ่งอินพุตของผู้ใช้ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทำให้เกิด Heap Overflows ซึ่งอาจทำให้ผู้โจมตีสามารถรันโค้ดที่เป็นอันตรายได้

มีความเข้าใจผิดที่พบบ่อยว่าไฟล์ GGUF "ไม่สามารถมีโค้ดได้" และเป็น "เพียงไฟล์โมเดลเท่านั้น" อย่างไรก็ตาม รายงานความปลอดภัยจาก Databricks แสดงให้เห็นว่าแม้ไฟล์ GGUF เองจะไม่มีโค้ด Python ที่สามารถรันได้ แต่ไฟล์ที่ถูกสร้างขึ้นมาเป็นพิเศษสามารถใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่องใน ตัวแยกวิเคราะห์ (ซอฟต์แวร์ที่อ่านไฟล์) เพื่อทำให้หน่วยความจำเสียหายและทำให้รันโค้ดได้

เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ ควรทำดังนี้:

• ใช้โมเดลและเครื่องมือจากแหล่งที่รู้จักและมีชื่อเสียง (เช่น Koboldcpp)
• รัน LLMs ในสภาพแวดล้อมที่แยกออกมา (เช่น Docker containers)
• สำหรับงานที่มีความละเอียดอ่อนสูง ควรพิจารณาใช้เครื่องเฉพาะที่ไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

ข้อเสีย

ข้อเสียเปรียบหลักของ GGUF คือโมเดลส่วนใหญ่จะถูกพัฒนาในเฟรมเวิร์กอื่นก่อน (เช่น PyTorch) และต้องถูกแปลงเป็นรูปแบบ GGUF กระบวนการแปลงนี้ไม่ได้ง่ายเสมอไป และบางโมเดลอาจไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างเต็มที่จากเครื่องมือที่เข้ากันได้กับ GGUF นอกจากนี้ การแก้ไขหรือปรับจูนโมเดลหลังจากที่อยู่ในรูปแบบ GGUF แล้วโดยทั่วไป "ไม่ใช่เรื่องง่าย"

แม้ว่า GGUF จะถูกออกแบบมาเพื่อการ โหลด ที่รวดเร็วและการ ใช้ VRAM ที่มีประสิทธิภาพ แต่ ความเร็วในการอนุมาน จริง (ความเร็วที่โมเดลสร้างการตอบสนอง) บางครั้งอาจช้ากว่าโมเดลที่ไม่ได้ควอนไทซ์ สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้กับระดับการควอนไทซ์ที่ต่ำกว่าเนื่องจากต้องทำงานเพิ่มเติมในการคืนค่าค่าน้ำหนัก (dequantize) ระหว่างการอนุมาน ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพหลักของ GGUF คือการที่มัน ทำให้ โมเดลขนาดใหญ่สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ของผู้บริโภคได้โดยการประหยัด VRAM ไม่ใช่ว่ามันจะทำให้โมเดลเร็วขึ้นเสมอไป

คุณสมบัติเด่นของ GGUF คือการผนวกรวมกับการควอนไทซ์อย่างลึกซึ้ง ซึ่งช่วยให้ LLM ที่ทรงพลังสามารถทำงานบน "ฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค" ที่มี VRAM จำกัดได้ สิ่งนี้ช่วยทำให้การเข้าถึง AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพนี้ต้องแลกมากับข้อด้อย แม้ว่าการควอนไทซ์จะทำให้โมเดลมีขนาดเล็กลง แต่ระดับที่ต่ำกว่าอาจลดคุณภาพของโมเดลลงเล็กน้อย นอกจากนี้ ความเร็วในการอนุมานบางครั้งอาจช้ากว่าโมเดลที่ไม่ได้ควอนไทซ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเวอร์ชันที่ไม่ได้ควอนไทซ์สามารถบรรจุใน VRAM ได้ทั้งหมด

ประโยชน์ด้าน "ความเร็ว" ของ GGUF มักหมายถึงการ โหลด ที่เร็วขึ้นและ ความสามารถในการรัน โมเดลที่ใหญ่ขึ้นบนฮาร์ดแวร์ที่จำกัด มากกว่าประสิทธิภาพการทำงานดิบ GGUF สะท้อนถึงแนวโน้ม "การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย" (Democratization of AI) ได้อย่างสมบูรณ์แบบโดยทำให้โมเดลขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับคนจำนวนมาก สิ่งนี้ต้องการให้ผู้ใช้ต้องสร้างสมดุลระหว่างคุณภาพของโมเดลกับข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ของตนเอง การมีระดับการควอนไทซ์หลายระดับให้เลือกช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับโมเดลให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของตนได้ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญสู่ความนิยมของรูปแบบนี้ในชุมชน AI ที่ทำงานในเครื่อง

4. การวิเคราะห์เปรียบเทียบรูปแบบต่างๆ

การเลือกรูปแบบการจัดเก็บโมเดลที่เหมาะสมเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขึ้นอยู่กับการสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยต่างๆ รวมถึงความปลอดภัย ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพของทรัพยากร การทำงานร่วมกัน และบริบทการใช้งานเฉพาะ ตารางด้านล่างให้ภาพรวมเปรียบเทียบระหว่าง Safetensors, CKPT, ONNX และ GGUF ในมิติที่สำคัญเหล่านี้

คุณสมบัติ / รูปแบบ	Safetensors	CKPT (.pt/.pth)	ONNX	GGUF
วัตถุประสงค์หลัก	จัดเก็บเทนเซอร์สำหรับโมเดลดีปเลิร์นนิงอย่างปลอดภัยและรวดเร็ว	Checkpoint การฝึก, พารามิเตอร์โมเดล, การรักษาสถานะ	การทำงานร่วมกันข้ามเฟรมเวิร์ก, การใช้งานบนฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย	การจัดเก็บ LLM ที่มีประสิทธิภาพ, การอนุมานในเครื่องบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคที่ปรับให้เหมาะสม
โปรไฟล์ความปลอดภัย	สูง (ไม่สามารถรันโค้ดโดยพลการได้โดยการออกแบบ)	ต่ำ (รันโค้ดโดยพลการผ่าน Pickle deserialization)	ปานกลาง (ไม่รันโค้ดโดยพลการ แต่มีความเป็นไปได้ของช่องโหว่ลับทางสถาปัตยกรรม)	ปานกลาง (มีช่องโหว่ในไลบรารีพื้นฐาน แต่ตัวไฟล์ไม่ใช่โค้ด Python ที่รันได้)
ความเร็วในการโหลด	เร็วมาก (zero-copy, lazy loading)	แตกต่างกันไป (อาจช้ากว่า Safetensors เนื่องจากการโหลดทั้งหมด)	เร็ว (รันไทม์ที่ปรับให้เหมาะสม, การปรับปรุงกราฟ)	เร็ว (mmap, มีประสิทธิภาพสำหรับ LLMs)
การใช้หน่วยความจำ	มีประสิทธิภาพ (lazy loading, การโหลดบางส่วน)	อาจสูง (โหลดกราฟอ็อบเจกต์ทั้งหมด)	มีประสิทธิภาพ (การปรับปรุงรันไทม์)	มีประสิทธิภาพมาก (การควอนไทซ์, การประหยัด VRAM)
พื้นที่ดิสก์	มีประสิทธิภาพ (การบีบอัด, เฉพาะเทนเซอร์)	แตกต่างกันไป (อาจมีขนาดใหญ่, รวมสถานะทั้งหมด)	มีประสิทธิภาพ (รูปแบบ Protobuf)	มีประสิทธิภาพมาก (การควอนไทซ์, การบีบอัดขั้นสูง)
การรองรับการควอนไทซ์	รองรับ แต่ยืดหยุ่นน้อยกว่า GGUF (ขึ้นอยู่กับ PyTorch)	รองรับ (ขึ้นอยู่กับเฟรมเวิร์ก)	การรองรับโดยกำเนิดมีจำกัด (แยกเทนเซอร์)	แข็งแกร่ง (หลายระดับ, Q2-Q8, รูปแบบเฉพาะทาง)
การพกพา	สูง (ข้ามภาษาโปรแกรมต่างๆ)	ต่ำ (ผูกติดกับเฟรมเวิร์กเฉพาะอย่างแน่นหนา)	สูงมาก (ข้ามเฟรมเวิร์ก, ข้ามแพลตฟอร์ม, ฮาร์ดแวร์หลากหลาย)	สูง (โดยเฉพาะสำหรับระบบนิเวศ llama.cpp)
การใช้งานหลัก	การแบ่งปันโมเดลอย่างปลอดภัย, ค่าเริ่มต้นของ Hugging Face	การฝึก, การปรับจูน, การวิจัย, การบันทึกโมเดล	การใช้งานในระดับโปรดักชัน, มือถือ/edge, การทำงานร่วมกัน	การอนุมาน LLM ในเครื่อง, ฮาร์ดแวร์ผู้บริโภค, แอปพลิเคชันแชท
ข้อได้เปรียบหลัก	ปลอดภัยโดยการออกแบบ, โหลดเร็ว, ใช้หน่วยความจำน้อย	การรักษาสถานะการฝึก, การทำซ้ำที่มีรายละเอียด	การปรับใช้ที่เป็นสากล, การปรับปรุงรันไทม์, ไม่ขึ้นกับเฟรมเวิร์ก	ประสิทธิภาพของ LLM บนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภค, การควอนไทซ์ที่ยืดหยุ่น
ข้อเสียเปรียบหลัก	ต้องการตัวแยกวิเคราะห์ JSON สำหรับเมทาดาทาใน C++	ความเสี่ยงจากการรันโค้ดโดยพลการ, ขนาดไฟล์ใหญ่	ความซับซ้อนสำหรับเลเยอร์ที่กำหนดเอง, การควอนไทซ์โดยกำเนิดที่จำกัด	มักต้องมีการแปลง, อาจมีการอนุมานที่ช้าลงในระดับควอนไทซ์ที่ต่ำกว่า

5. สรุป

โลกของรูปแบบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยได้รับแรงผลักดันจากความต้องการด้านความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น รูปแบบดั้งเดิม เช่น ไฟล์ CKPT ที่ใช้ pickle มีความยืดหยุ่นสำหรับการวิจัย แต่ก็นำมาซึ่งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงโดยการอนุญาตให้รันโค้ดโดยพลการได้ สิ่งนี้ได้นำไปสู่การพัฒนาและการยอมรับรูปแบบใหม่ที่ปลอดภัยกว่า

Safetensors เป็นตัวอย่างชั้นนำของการเปลี่ยนแปลงนี้ ด้วยการแยกข้อมูลออกจากโค้ดและใช้เทคนิคการโหลดที่มีประสิทธิภาพ มันมอบทางเลือกที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการแบ่งปันโมเดลดีปเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบนิเวศของ Hugging Face ประโยชน์สองประการทั้งด้านความปลอดภัยและความเร็วทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมในกระบวนการทำงานของ AI สมัยใหม่

ONNX แก้ปัญหาใหญ่เรื่องความไม่เข้ากันของเฟรมเวิร์ก ด้วยการแสดงโมเดลเป็นกราฟการคำนวณแบบนามธรรม ทำให้สามารถนำไปใช้งานบนฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันได้ แม้ว่า ONNX จะป้องกันการรันโค้ดโดยพลการที่พบใน pickle ได้ แต่ก็มีข้อกังวลด้านความปลอดภัยของตัวเอง เช่น ช่องโหว่ลับทางสถาปัตยกรรม ซึ่งต้องการมาตรการป้องกันที่แตกต่างกัน

GGUF เป็นโซลูชันเฉพาะทางสำหรับการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนฮาร์ดแวร์ของผู้บริโภค คุณสมบัติการควอนไทซ์ที่ทรงพลังช่วยลดขนาดโมเดลและการใช้หน่วยความจำลงอย่างมาก ทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึง LLM ที่ทรงพลังได้ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพนี้บางครั้งอาจส่งผลให้ความเร็วในการอนุมานช้าลง และไลบรารีพื้นฐานของมันได้แสดงให้เห็นถึงช่องโหว่ที่ผู้ใช้ต้องระมัดระวัง

ท้ายที่สุดแล้ว รูปแบบที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะ:

• Safetensors เป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับการแบ่งปันโมเดลดีปเลิร์นนิงอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
• ONNX เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการนำโมเดลไปใช้งานข้ามเฟรมเวิร์กและฮาร์ดแวร์ต่างๆ
• GGUF มอบประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้สำหรับการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนอุปกรณ์ในเครื่องที่มีทรัพยากรจำกัด

แม้ว่ารูปแบบ CKPT แบบดั้งเดิมจะยังคงมีประโยชน์สำหรับการบันทึกความคืบหน้าในการฝึกในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม แต่ก็กำลังถูกแทนที่ด้วยทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าสำหรับการแจกจ่ายในที่สาธารณะ เมื่อวงการ AI เติบโตขึ้น การพัฒนารูปแบบเฉพาะทางเหล่านี้อย่างต่อเนื่องจะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาพลังและขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิง