GGUF 文件格式深度解析：统一张量数据与元数据以支持跨平台推理的底层设计 大家好，今天我们来深入探讨 GGUF（GGML Unified Format）文件格式。在深度学习模型的部署中，尤其是针对资源受限设备或需要跨平台运行的场景，高效、可移植的模型格式至关重要。GGUF 正是为此而生，它提供了一种统一的方式来存储张量数据和元数据，从而简化了模型的加载、推理过程，并提高了跨平台兼容性。 1. GGUF 诞生的背景与动机 在 GGUF 出现之前，GGML（Georgi Gerganov’s Machine Learning）已经存在，并被广泛用于在 CPU 上运行大型语言模型。GGML 的模型文件格式最初较为简单，主要关注张量数据的存储。但随着模型复杂度的增加，以及对更多元数据的需求（例如量化信息、词汇表等），原有的格式逐渐显得力不从心。 GGUF 的出现，旨在解决以下问题： 元数据管理： 需要一种标准化的方式来存储模型的结构、超参数、量化信息等元数据，以便推理引擎能够正确地加载和使用模型。 扩展性： 格式需要易于扩展，以便能够支持新的模型架构、量化方法和硬件平台。 跨平台 …