[AI] (6) 大規模モデルファイル形式GGUFの簡単な紹介

クズども · 2025年2月7日 10:51:47に投稿

GGUF大規模モデルファイル形式の紹介

PyTorchのようなフレームワークは通常、大規模言語モデルの開発に用いられ、その事前学習結果は通常対応するバイナリ形式で保存されます。例えば、ptサフィックスファイルは通常、PyTorchフレームワークによって保存されるバイナリ事前学習結果です。

しかし、大規模モデルの保存における非常に重要な問題は、そのモデルファイルが非常に膨大であり、構造やパラメータなどが推論効果やモデルのパフォーマンスにも影響を及ぼすことです。大規模モデルの保存や交換効率を高めるために、さまざまな形式の大規模モデルファイルが存在します。その中でも、GGUFは非常に重要な大型モデルファイル形式です。

GGUFファイルはGPT-Generated Unified Formatの略で、ゲオルギ・ゲルガノフによって定義・公開された大規模モデルファイル形式です。ゲオルギ・ゲルガノフは有名なオープンソースプロジェクトllama.cppの創設者です。

GGUFはバイナリ形式ファイルの仕様であり、元の大規模モデルの事前学習結果はGGUF形式に変換され、より高速に読み込み利用でき、資源消費も少なくなります。その理由は、GGUFが大規模モデルの事前学習結果を保存するために、コンパクトなバイナリエンコーディング形式、最適化されたデータ構造、メモリマッピングなど、さまざまな技術を用いているからです。

GGUF、GGML、GGMF、GGJTの違い

GGUFはモデルの読み込みと保存を迅速に行うために設計されたバイナリフォーマットです。これはGGML、GGMF、GGJTの後継ファイル形式であり、モデルの読み込みに必要なすべての情報を含めることで明確さを確保しています。また、互換性を損なうことなく新しい情報を追加できるスケーラブルな設計もされています。

GGML(No Version):バージョン管理やアラインメントなしのベースライン形式。
GGMF(バージョン付き):GMMLと同じですが、バージョン管理があります。
GGJT:テンソルを整列させ、アラインメントが必要なmmapsで使えるようにします。 v1、v2、v3は同じですが、後のバージョンでは異なる量子化方式が使われており、以前のバージョンとは互換性がありません。

なぜGGUFフォーマットの大型モデルファイルが優れた性能を発揮するのか

GGUFファイルフォーマットは、いくつかの重要な特徴によりモデルの読み込みを高速化できます。

バイナリ形式:GGUFはバイナリ形式としてテキストファイルよりも高速で読み込みと解析が可能です。バイナリは一般的によりコンパクトであり、読み取りや解析に必要なI/O操作や処理時間を削減します。

最適化されたデータ構造:GGUFは、モデルデータの迅速なアクセスと読み込みをサポートする特別に最適化されたデータ構造を用いる場合があります。例えば、メモリの負荷に応じてデータを整理し、負荷時の処理を減らすことができます。

メモリマッピング(mmap)互換性:GGUFがメモリマッピング(mmap)をサポートしている場合、ディスクからメモリアドレス空間へ直接データをマッピングできるため、より高速なデータロードが可能になります。この方法により、ファイル全体を読み込むことなくデータにアクセスでき、特に大規模モデルに効果的です。

効率的なシリアライズおよびデシリアライゼーション:GGUFは効率的なシリアライズおよびデシリアライゼーション手法を用いるため、モデルデータを迅速に実用的な形式に変換できます。

依存関係や外部参照が少ない:GGUFフォーマットが自己完結型、つまり必要な情報を1つのファイルに格納する設計であれば、モデルの解析や読み込み時に必要な外部ファイルの検索や読み取り操作が削減されます。

データ圧縮:GGUFフォーマットは効果的なデータ圧縮技術を用い、ファイルサイズを削減することで読み込みプロセスを高速化します。

最適化されたインデックス作成およびアクセスメカニズム:ファイル内のデータのインデックス作成およびアクセスメカニズムは、特定のデータ断片の発見と読み込みをより迅速に行うよう最適化される可能性があります。

まとめると、GGUFは様々な最適化手法を通じて高速なモデルロードを実現しており、これは異なるモデルを頻繁に読み込む必要があるシナリオにおいて特に重要です。

ディープラーニングの一般的なモデル(.pt, onnx)ファイル形式
https://www.itsvse.com/thread-10929-1-1.html

GGUFサンプルファイル:ハイパーリンクのログインが見えます。
llama.cppプロジェクトアドレス:ハイパーリンクのログインが見えます。

[AI] (6) 大規模モデルファイル形式GGUFの簡単な紹介

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