AI中大模型的文件格式有哪些?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AI中大模型的文件格式有哪些?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

环境:

大模型

问题描述:

AI中大模型的文件格式有哪些?

解决方案:

大型机器学习模型,例如在自然语言处理、图像识别或其他领域的模型,可能会被保存和分发在多种不同的文件格式中。以下是一些常见的格式:

HDF5 (.h5):
    HDF5是一种灵活的数据存储格式,支持大量的数据和复杂的数据组织形式。在深度学习中,尤其是使用Keras框架时,模型经常以HDF5格式存储。

Protocol Buffers (.pb):
    Protocol Buffers(或protobuf)是Google开发的一种语言无关、平台无关的可扩展机制,用于序列化结构化数据。TensorFlow通常使用这种格式来保存和加载模型。

ONNX (.onnx):
    Open Neural Network Exchange(ONNX)是一个开放格式,用于表示深度学习模型。ONNX旨在使模型可以在不同的深度学习框架之间轻松移植。

PyTorch (.pt 或 .pth):
    PyTorch框架通常使用其自身的序列化格式来保存模型,文件扩展名可以是.pt或.pth。

Checkpoint Files (.ckpt):
    TensorFlow等框架使用checkpoint文件保存模型的权重和参数,以便于训练过程中的恢复和持续训练。

JSON (.json):
    JSON是一种轻量级的数据交换格式,一些模型架构可以被导出成JSON格式的文件,尤其是模型的结构,而权重通常会被保存在分开的文件中。

Pickle (.pkl):
    Python的pickle模块能够序列化对象,使得Python对象可以被保存到文件中并在需要时恢复。一些Python框架或自定义模型可能会使用此格式。

TorchScript (.ts):
    TorchScript是PyTorch的一个方式,可以将PyTorch模型转化为可以跨平台运行的格式。

Zip (.zip):
    有时,模型的不同组成部分(如结构、权重、配置文件等)可能会被打包到一个压缩文件中以便传输。

Weights & Biases (.hdf5, .weights):
    特定于某些框架的权重文件,用于保存模型的训练参数,如权重和偏差。

注意,不同的框架可能会支持不同的格式,或者同一个格式可能在不同框架中有不同的扩展名。模型通常会包含结构定义和训练后的权重,有时这两部分会被保存在同一个文件中,有时则是分开的。在使用或转换模型时,要确保你使用的工具或库支持相应的格式。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861441.html

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