Maschinelles Lernen file extensions
Modell- und Trainings-Artefaktformate für Machine-Learning- und Data-Science-Workflows.
Total extensions in this category: 4
Erweiterungen in Maschinelles Lernen
Entdecken Sie die meistgesuchten Erweiterungen in dieser Kategorie.
- .safetensors
SafeTensors-Tensor-Checkpoint-Format
.safetensors speichert Tensorgewichte für maschinelles Lernen in einem einfachen Binärcontainer mit einem kleinen JSON-Header und rohen Tensorbytes. Es wird häufig zum Teilen und Laden von Modellkontrollpunkten verwendet (insbesondere im Hugging Face-Ökosystem), wobei der Schwerpunkt auf einem sichereren und validierungsfreundlichen Laden liegt.
- .onnx
ONNX-Modell (Open Neural Network Exchange).
.onnx ist eine serialisierte Modelldatei für maschinelles Lernen im Open Neural Network Exchange (ONNX)-Format, die zum Verschieben von Modellen zwischen Tools und zum Ausführen von Inferenzen in verschiedenen Umgebungen verwendet wird. Es wird üblicherweise von ONNX Runtime und anderer ONNX-fähiger ML-Software geladen und nicht wie ein Dokument „geöffnet“.
- .gguf
GGUF-Modelldatei (GGML Universal Format).
.gguf ist ein binäres Dateiformat zum Speichern von Modellen für maschinelles Lernen (Tensoren plus Metadaten), typischerweise für LLMs mit GGUF-fähigen lokalen Tools und Laufzeiten (llama.cpp ist ein verbreitetes Beispiel). Es ist für schnelles Speichern/Laden konzipiert und wird oft für quantisierte Inferenz-Modelle genutzt.
- .ml20
Modellformat für maschinelles Lernen 2020
.ml20-Dateien werden zum Speichern von Modellen für maschinelles Lernen verwendet, die normalerweise von bestimmten Frameworks für maschinelles Lernen erstellt werden.