รูปแบบการทำให้เป็นอนุกรมของโมเดล
การทำให้โมเดลเป็นอนุกรมคือวิธีที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกได้รับการบันทึกลงในดิสก์ เพื่อให้สามารถโหลดและรันในภายหลัง บนเครื่องอื่นหรือในภาษาอื่นได้
ภาพรวม
The format you choose affects portability, speed, file size, and even security.
เจาะลึก
หลังจากการฝึก โมเดลจะเป็นเพียงตัวเลข (น้ำหนัก) บวกกับคำอธิบายสถาปัตยกรรมของตัวโมเดล การทำให้เป็นอนุกรมจะเขียนสถานะนั้นลงในไฟล์ ระบบนิเวศที่แตกต่างกันใช้รูปแบบที่แตกต่างกัน ไฟล์ดองของ Python และไฟล์ .pt เริ่มต้นของ PyTorch นั้นสะดวก แต่เชื่อมโยงคุณกับ Python และสามารถรันโค้ดได้อย่างอิสระขณะโหลด ทำให้เสี่ยงด้านความปลอดภัยกับไฟล์ที่ไม่น่าเชื่อถือ ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นรูปแบบที่เป็นกลางสำหรับเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้โมเดลที่ได้รับการฝึกใน PyTorch สามารถรันในรันไทม์หรือภาษาอื่นได้ SavedModel และ HDF5 รุ่นเก่าให้บริการ TensorFlow และ Keras สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ระบบนิรภัยได้รับความนิยมเนื่องจากจะจัดเก็บเฉพาะข้อมูลเทนเซอร์ในรูปแบบที่เรียบง่าย รวดเร็ว และแมปหน่วยความจำได้ โดยไม่มีการดำเนินการโค้ด ทำให้โหลดได้ปลอดภัยและรวดเร็วยิ่งขึ้น GGUF ใช้กันอย่างแพร่หลายในการรัน LLM เชิงปริมาณอย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ภายในเครื่อง
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
ข้อเสียเปรียบที่สำคัญคือระหว่างรูปแบบเฟรมเวิร์กเนทีฟและรูปแบบการแลกเปลี่ยน รูปแบบดั้งเดิม (pickle, .pt) จับวัตถุ Python แบบเต็ม แต่ต้องใช้รหัสเดียวกันในการดีซีเรียลไลซ์และอาจเรียกใช้โค้ดที่ซ่อนอยู่ รูปแบบการแลกเปลี่ยน เช่น ONNX จะส่งออกกราฟการคำนวณและน้ำหนักไปยังสคีมามาตรฐาน (โดยใช้บัฟเฟอร์โปรโตคอล) เพื่อให้รันไทม์ที่เข้ากันได้สามารถดำเนินการได้ Safetensors ใช้งานได้น้อยที่สุด: ส่วนหัว JSON ขนาดเล็กที่อธิบายชื่อ รูปร่าง และประเภท dtype ของเทนเซอร์แต่ละตัว ตามด้วยไบต์ดิบ ช่วยให้สามารถแมปหน่วยความจำแบบไม่มีสำเนาได้
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
ต้นทุนและงบประมาณ
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การควบคุมคุณภาพ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
อนาคตของรูปแบบการทำให้เป็นอนุกรมของโมเดล
คาดว่าจะมีการรวมรูปแบบที่ปลอดภัยและพกพาได้อย่างต่อเนื่อง เซฟเทนเซอร์กลายเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับการแบ่งปันน้ำหนักโมเดลต่อสาธารณะ เนื่องจากจะช่วยขจัดความเสี่ยงในการดำเนินการโค้ดของการดอง และ GGUF ก็เป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับการอนุมาน LLM ในท้องถิ่นด้วยการหาปริมาณ ONNX ขยายตัวอย่างต่อเนื่องในฐานะสะพานเชื่อมระหว่างเฟรมเวิร์กการฝึกอบรมและรันไทม์การปรับใช้ที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมบนอุปกรณ์ Edge เบราว์เซอร์ และเครื่องเร่งความเร็ว โดยรวมแล้วแนวโน้มดังกล่าวสนับสนุนรูปแบบที่ไม่ต้องใช้ภาษา มีประสิทธิภาพด้านหน่วยความจำ และปลอดภัยด้วยการออกแบบ
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
ทีมฝึกโมเดลใน PyTorch ส่งออกไปยัง ONNX และรันโมเดลภายในแอปพลิเคชัน C# โดยไม่ต้องพึ่งพา Python
Hugging Face กระจายตุ้มน้ำหนักโมเดลเป็นตัวป้องกัน ดังนั้นผู้ใช้จึงสามารถดาวน์โหลดได้โดยไม่เสี่ยงต่อการเรียกใช้โค้ดที่เป็นอันตราย
นักพัฒนาดาวน์โหลดไฟล์ GGUF ของ LLM เชิงปริมาณเพื่อรันในเครื่องบน CPU ของแล็ปท็อป
บริการ TensorFlow จะโหลดไดเรกทอรี SavedModel ที่มีกราฟและตัวแปรสำหรับให้บริการการคาดการณ์ผ่าน API
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
สำรวจต่อไป
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Model Serialization Formats quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
คำแนะนำต่อไป
การตัดแต่งกิ่งแบบจำลอง
คำถามที่พบบ่อย
What is Model Serialization Formats?
การทำให้โมเดลเป็นอนุกรมคือวิธีที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกได้รับการบันทึกลงในดิสก์ เพื่อให้สามารถโหลดและรันในภายหลัง บนเครื่องอื่นหรือในภาษาอื่นได้ รูปแบบที่คุณเลือกส่งผลต่อการพกพา ความเร็ว ขนาดไฟล์ และแม้กระทั่งความปลอดภัย
เหตุใดรูปแบบดองของ Python จึงถือเป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยสำหรับโมเดล
การเลิก Pickle สามารถเรียกใช้โค้ดที่กำหนดเองได้ ดังนั้นการโหลดไฟล์ Pickle ที่ไม่น่าเชื่อถืออาจทำให้ระบบของคุณเสียหายได้
ข้อได้เปรียบหลักของรูปแบบ ONNX คืออะไร
ONNX เป็นรูปแบบการแลกเปลี่ยนที่เป็นกลางสำหรับเฟรมเวิร์ก ช่วยให้สามารถพกพาข้ามรันไทม์ ภาษา และฮาร์ดแวร์ได้
เหตุใดอุปกรณ์ป้องกันจึงได้รับความนิยมในการแบ่งปันตุ้มน้ำหนักแบบจำลอง
เซฟเทนเซอร์หลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการรันโค้ดจากการดองและโหลดอย่างรวดเร็วผ่านการแมปหน่วยความจำ ทำให้ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
GGUF เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานใดมากที่สุด
GGUF เป็นรูปแบบที่แท้จริงสำหรับการแจกจ่ายและดำเนินการ LLM เชิงปริมาณภายในเครื่องและมีประสิทธิภาพ
รูปแบบการแลกเปลี่ยนเช่น ONNX จัดเก็บอะไรเป็นหลัก?
ONNX บันทึกกราฟการคำนวณและพารามิเตอร์ของโมเดลในสคีมามาตรฐาน เพื่อให้รันไทม์ที่เข้ากันได้สามารถดำเนินการได้