GGUF 대형 모델 파일 형식 소개
PyTorch와 같은 프레임워크는 보통 대규모 언어 모델 개발에 사용되며, 그 사전 학습 결과는 해당 이진 형식으로 저장됩니다. 예를 들어, pt 접미사 파일은 보통 PyTorch 프레임워크가 저장하는 이진 사전 학습 결과입니다.
하지만 대형 모델 저장의 매우 중요한 문제는 모델 파일이 방대하다는 점이며, 모델의 구조, 매개변수 등이 추론 효과와 성능에도 영향을 미친다는 점입니다. 대형 모델의 저장 및 교환 효율성을 높이기 위해 다양한 형식의 대형 모델 파일이 존재합니다. 그중 GGUF는 매우 중요한 대형 모델 파일 형식입니다.
GGUF 파일은 GPT-Generated Unified Format의 약자로, Georgi Gerganov가 정의하고 공개한 대형 모델 파일 형식입니다. 게오르기 게르가노프는 유명한 오픈 소스 프로젝트 llama.cpp의 창립자입니다.
GGUF는 이진 형식 파일에 대한 명세로, 원래의 대형 모델 사전 학습 결과는 GGUF 형식으로 변환되어 더 빠르게 로드 및 사용할 수 있으며 자원 소모도 줄어듭니다. 그 이유는 GGUF가 대형 모델의 사전 학습 결과를 보존하기 위해 컴팩트 이진 인코딩 형식, 최적화된 데이터 구조, 메모리 매핑 등 다양한 기술을 사용하기 때문입니다.
GGUF, GGML, GGMF, GGJT 차이점
GGUF는 모델을 빠르게 로드하고 저장하도록 설계된 바이너리 형식입니다. 이 형식은 GGML, GGMF, GGJT의 후속 파일 형식으로, 모델 로드에 필요한 모든 정보를 포함하여 명확성을 보장합니다. 또한 호환성을 해치지 않고 새로운 정보를 모델에 추가할 수 있도록 확장 가능하도록 설계되었습니다.
- GGML (No Version): 버전 부여나 정렬이 없는 기본 형식.
- GGMF (버전 버전): GGML과 동일하지만 버전 관리가 있습니다.
- GGJT: 정렬이 필요한 mmaps와 함께 사용할 수 있도록 텐서를 정렬하세요. V1, V2, V3는 동일하지만, 이후 버전들은 이전 버전과 호환되지 않는 다른 양자화 방식을 사용합니다.
왜 GGUF가 대형 모델 파일을 포맷으로 잘 작동하는지
GGUF 파일 포맷은 여러 주요 기능 덕분에 모델을 더 빠르게 로드할 수 있습니다:
바이너리 형식: GGUF는 이진 형식으로서 텍스트 파일보다 더 빠르게 읽고 파싱할 수 있습니다. 이나리는 일반적으로 더 컴팩트하여 읽기 및 구문 분석에 필요한 I/O 연산과 처리 시간을 줄입니다.
최적화된 자료구조: GGUF는 모델 데이터의 빠른 접근 및 불러오기를 지원하는 특별히 최적화된 자료구조를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 로드 시 처리를 줄이기 위해 메모리 로딩에 필요한 데이터를 조직할 수 있습니다.
메모리 매핑(mmap) 호환성: GGUF가 메모리 매핑(mmap)을 지원한다면, 디스크에서 메모리 주소 공간으로 데이터를 직접 매핑할 수 있어 데이터 로딩이 더 빨라집니다. 이렇게 하면 전체 파일을 불러오지 않고도 데이터를 접근할 수 있어 특히 대형 모델에 효과적입니다.
효율적인 직렬화 및 디직렬화: GGUF는 효율적인 직렬화 및 디직렬화 방법을 사용할 수 있어, 모델 데이터를 빠르게 사용 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.
의존성 및 외부 참조 최소화: GGUF 포맷이 자기 완결형으로 설계되어 모든 필요한 정보가 단일 파일에 저장된다면, 모델 파싱 및 로드 시 외부 파일 조회 및 읽기 작업이 줄어듭니다.
데이터 압축: GGUF 형식은 효과적인 데이터 압축 기법을 사용하여 파일 크기를 줄이고 읽기 속도를 높일 수 있습니다.
최적화된 인덱싱 및 접근 메커니즘: 파일 내 데이터의 인덱싱 및 접근 메커니즘은 특정 데이터 조각을 더 빠르게 찾고 로드할 수 있도록 최적화될 수 있습니다.
요약하자면, GGUF는 다양한 최적화 방법을 통해 빠른 모델 로딩을 달성하는데, 이는 서로 다른 모델을 자주 로드해야 하는 시나리오에서 특히 중요합니다.
GGUF 샘플 파일:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
llama.cpp 프로젝트 주소:하이퍼링크 로그인이 보입니다. |
2025-2-7 10:51:47에 게시됨
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