企业官网建设流程全解析

成都市建设部官方网站,软件外包平台的服务机构,苏州网站建设企业,智联招聘网站建设第一类#xff1a;原生模型格式这是模型训练完成后最初的格式#xff0c;无任何压缩#xff0c;推理精度最高#xff0c;适合「模型微调、训练、科研」#xff0c;也适合「有高端显卡的用户推理」#xff0c;缺点是体积大、硬件要求高。.safetensors后缀#xff1a;.saf…第一类原生模型格式这是模型训练完成后最初的格式无任何压缩推理精度最高适合「模型微调、训练、科研」也适合「有高端显卡的用户推理」缺点是体积大、硬件要求高。.safetensors后缀.safetensors特点安全、加载速度快、文件体积和.bin 差不多完全替代了旧的.bin 格式现在所有新模型的原生格式都是这个。适用有显卡≥12GB 显存、追求高精度、做微调 / 训练的用户。.binPyTorch 格式旧版原生格式后缀.bin特点早期的原生格式加载慢、有安全风险可能包含恶意代码现在基本被.safetensors 淘汰。原生模型体积参考8B 模型≈16GB70B 模型≈140GB必须用显卡运行。第二类量化模型格式量化 模型的「无损压缩 / 轻损压缩」把模型里的高精度数值比如 float32转换成低精度数值比如 int4/int8这是最主流的模型格式。.GGUF 是什么1. GGUF 定义GGUF 是GGML 格式的升级版GGML 是早期的量化格式是由llama.cpp团队推出的通用量化模型格式专门为「CPU / 低端显卡」优化。2. GGUF 核心特点优点拉满体积极小比如 LLaMA3-8B 的 GGUF 格式Q4_K_M 量化只有4.5GB原生是 16GB体积压缩 70%硬件门槛极低普通电脑的 CPU 就能流畅运行不用显卡也能跑大模型兼容性极强支持所有主流操作系统Windows/Linux/Mac支持 CPU/GPU 混合推理量化等级丰富GGUF 有不同的量化版本Q2_K、Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0性价比之王是 Q4_K_M精度接近原生体积最小速度最快新手无脑选这个 后缀.gguf3. GGUF 适用人群所有普通用户没有高端显卡、想在本地跑大模型、追求「体积小 速度快 精度够用」这是你的最优解.llamafile 是什么llamafile 是 GGUF 的「终极形态」是目前部署最简单、最便携的模型格式.1. .llamafile 定义.llamafile是一个「单文件可执行程序」它的本质是llamafile GGUF 量化模型 完整的推理运行环境llama.cpp 所有依赖库简单说开发者把「GGUF 模型本体」和「能运行这个模型的所有软件」打包成了一个独立的文件后缀就是.llamafile。2. .llamafile 核心特点零依赖、零配置、开箱即用你不需要安装 Python、不需要安装 PyTorch、不需要安装任何库、不需要配置环境变量下载完成后双击这个.llamafile 文件模型直接运行跨平台同一个.llamafile 文件在 Windows、Linux、Mac 上都能直接运行完美兼容不用改任何东西自带 API 服务双击运行后模型会自动启动一个本地 API 服务类似 OpenAI 的接口你可以用 Python/Postman 调用也能对接 ChatGPT 客户端、Ollama 等工具体积可控虽然打包了运行环境但文件体积只比纯 GGUF 大一点点比如 GGUF 是 4.5GBllamafile 是 5GB完全可以接受硬件要求和 GGUF 一致CPU 就能跑无需显卡。模型下载优先级从高到低首选.llamafile 格式适用所有新手、不想折腾环境、只想快速用模型理由零配置、双击运行、跨平台、CPU 就能跑完美适配所有普通电脑。次选GGUF 格式Q4_K_M 量化版本适用想灵活调用模型、有一点点动手能力、CPU / 低端显卡理由体积小、速度快、精度够用兼容性强能自定义运行参数是性价比之王。第三选GPTQ/AWQ 格式适用有高端 NVIDIA 显卡RTX3090/4090/3060≥12GB、追求极致速度理由显卡专属优化推理速度比 GGUF 快 2-3 倍适合做高并发部署。最后选原生格式Safetensors适用有顶级显卡≥24GB 显存、做模型微调 / 训练、追求最高精度理由精度无损失适合科研 / 开发普通用户没必要选硬件门槛太高。