أدلة
فحوص قبل تسليم نموذج ذكاء اصطناعي
ميّز الأوزان ورسوم الحساب وبيئات الاستدلال. أرفق الاعتماديات ونتائج مدخلات نموذجية؛ نجاح التحويل لا يثبت التوافق أو الجودة.
أي تنسيق يجب أن تختار؟
اختر وفق دور كل ملف في سير عملك.
- توثيق المتطلبات والمنشأ
- جمع الملفات المطلوبة
- التحقق من الاستدلال لدى المستلم
توثيق المتطلبات والمنشأ
سجّل المصدر والمراجعة وشروط الاستخدام والبنية وأنواع وأشكال المدخلات والمخرجات والمعالجة السابقة واللاحقة. طابق IR/opset في ONNX وأنواع موترات GGUF مع بيئة التشغيل.
جمع الملفات المطلوبة
حافظ على مراجع أوزان ONNX الخارجية. أرفق أجزاء Safetensors والفهارس وتعريف النموذج والاعتماديات اللازمة. قد يحتاج GGUF إلى أجزاء أو ملفات مساعدة. افحص هل tokenizer والإعدادات مدمجة أم منفصلة.
التحقق من الاستدلال لدى المستلم
استخدم محمّلًا متوافقًا ومحدّثًا لفحص البنية وأسماء الموترات وأنواعها وأشكالها. قارن المخرجات بالمصدر باستخدام المدخلات والمعالجة السابقة نفسها، وسجّل حدود الاختلاف والذاكرة. قيّم التحويل والتكميم منفصلين.
تنسيقات مقترحة
Safetensors
مناسب لـ: حفظ أوزان الموترات وتوزيعها
أقل ملاءمة لـ: افتراض أن الأوزان تشمل التعريف والكود التنفيذي
GGUF
مناسب لـ: تسليم النماذج إلى تطبيقات GGML متوافقة
أقل ملاءمة لـ: استنتاج التكميم أو التوافق من الامتداد
تحقق قبل التصدير
- اسم الصيغة أو تطابق البصمات لا يثبت المنشأ أو السلامة. لا تنفّذ كودًا أو مصادر تحويل غير موثوقة دون حذر، وافحص مصدر الاعتماديات.
- احتفظ بالنموذج الأصلي والإعدادات وقائمة الملفات. تطابق مخرجات مدخل واحد لا يضمن الجودة لكل المدخلات أو الأجهزة.