大模型参数文件存储格式全解析

在深度学习领域，模型的参数和权重通常以各种文件格式进行存储，以便在训练、推理和部署过程中快速加载和使用。其中，.safetensors、.ckpt、.pth和.bin文件是四种常见的存储格式。本文将详细解析这四种文件的区别、加载保存方法以及转换方式。

一、文件格式区别

1. .safetensors文件：

   • 来源：由Hugging Face团队开发。
   • 用途：专为存储和加载大型张量（tensors）而设计，特别关注模型安全性、隐私保护和快速加载。
   • 内容：仅包含模型的权重参数，不包括执行代码。
   • 优势：通过优化的二进制格式和支持内存映射，显著提高大模型文件的加载速度；文件布局设计使得读取特定张量时无需加载整个文件；提供丰富的API和工具，便于与主流深度学习框架集成。

2. .ckpt文件：

   • 来源：PyTorch Lightning框架采用的模型存储格式。
   • 用途：用于保存和恢复训练过程，包括模型参数、优化器状态以及可能的训练元数据信息。
   • 内容：包含完整的训练状态，使得用户可以无缝地恢复训练或执行推理。
   • 优势：方便存储和恢复训练状态，节省时间；可以记录模型的不同版本，便于比较和选择。

3. .pth文件：

   • 来源：PyTorch中用于保存模型状态的标准格式。
   • 用途：保存模型的state_dict（包含所有可学习参数）或整个模型（包括结构和参数）。
   • 内容：可以是模型的权重参数或整个模型实例。
   • 优势：PyTorch的通用模型保存和加载格式，跨版本兼容性好；可以方便地分享和部署PyTorch模型。

4. .bin文件：

   • 来源：非标准化的模型保存格式，但在某些情况下用于存储原始二进制权重数据。
   • 用途：存储预训练的模型权重文件，这些文件包含了模型在训练过程中学到的参数值。
   • 内容：通常是一系列的数字值，表示了神经网络中的连接权重、偏置项等参数。
   • 优势：可以灵活地组织权重文件，每个文件对应模型的不同层或组件。

二、加载和保存方法

1. .safetensors文件：

   • 加载：使用Hugging Face提供的相关API，如safetensors.torch.load_file()函数。
   • 保存：使用Hugging Face提供的保存函数，将模型的state_dict保存为.safetensors文件。

2. .ckpt文件：

   • 加载：在PyTorch Lightning框架中，通过定义一个继承自pl.LightningModule的类，并使用pl.Trainer来加载.ckpt文件。
   • 保存：在训练过程中，使用trainer.save_checkpoint()方法保存训练状态为.ckpt文件。

3. .pth文件：

   • 加载：使用PyTorch的torch.load()函数加载.pth文件，并通过model.load_state_dict()将加载的字典应用于模型实例。
   • 保存：使用torch.save()函数保存模型的state_dict或整个模型为.pth文件。

4. .bin文件：

   • 加载：需要自定义逻辑读取.bin文件，并将其中的权重应用到模型结构中。
   • 保存：同样需要自定义逻辑将模型的权重保存为.bin文件。

三、转换方式

由于.safetensors、.ckpt、.pth和.bin文件在格式和内容上存在差异，因此它们之间的转换通常需要借助一些工具或编写自定义代码。

• .safetensors与.pth之间的转换：可以通过Hugging Face提供的API将.safetensors文件加载为PyTorch的state_dict，然后使用torch.save()保存为.pth文件；反之亦然。
• .ckpt与.pth之间的转换：在PyTorch Lightning框架中，可以通过加载.ckpt文件恢复训练状态，然后提取出模型的state_dict并保存为.pth文件；或者将.pth文件中的state_dict加载到模型中，并使用trainer.save_checkpoint()保存为.ckpt文件。
• 与.bin文件的转换：由于.bin文件是非标准化的格式，因此转换过程需要根据具体的.bin文件内容和结构来编写自定义代码。

四、产品关联

在深度学习模型的开发和部署过程中，选择一个合适的平台或工具至关重要。千帆大模型开发与服务平台提供了全面的模型开发、训练和部署功能，支持多种文件格式（包括.safetensors、.ckpt、.pth和.bin）的加载和保存。通过使用千帆大模型开发与服务平台，用户可以更加高效地管理模型参数和权重文件，加速模型的训练和推理过程。

例如，在千帆大模型开发与服务平台上，用户可以轻松地将训练好的模型保存为.safetensors文件，以便在需要时快速加载和部署。同时，平台还支持将.ckpt或.pth文件转换为其他格式，以满足不同场景下的需求。此外，平台还提供了丰富的API和工具，帮助用户更好地管理和优化模型参数和权重文件。

综上所述，.safetensors、.ckpt、.pth和.bin文件在深度学习领域各有其独特的用途和优势。通过了解它们的区别、加载保存方法以及转换方式，用户可以更加灵活地管理模型参数和权重文件，提高模型的训练和推理效率。