Tensor Wiki · réponses techniques directes

Trouvez le fichier.
Puis décidez.

Courtes explications liées à la source pour les questions qui apparaissent généralement cinq minutes avant la suppression du dossier de modèle incorrect.

Faits opérationnels en premierClaims dépendants des versions et étayés par des sourcesLimites simples et claires
Une carte de chemin moderne reliant les dossiers de modèles locaux, les caches, les formats et les emplacements d'exécution.

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Commencez par le stockage que vous voyez.

Ces pages aident à localiser et à comprendre les données locales existantes. Elles ne vous recommandent pas de supprimer un cache ou une archive avant de savoir ce qui en dépend.

LoRA

Qu'est-ce que LoRA en AI ? Explication de Low-Rank Adaptation

Découvrez pourquoi un petit adaptateur entraîné peut guider un modèle de base figé, et pourquoi cet adaptateur dépend toujours du modèle de base.

Format de fichier

Qu'est-ce que GGUF ? Des tenseurs, des métadonnées et une quantification

Comprenez le conteneur orienté inférence utilisé par llama.cpp sans supposer que chaque GGUF est quantifié.

Format de fichier

GGUF par rapport à SafeTensors : choisissez en fonction du workflow

Comparez la finalité d'exécution, le packaging, les métadonnées et les frontières de conversion au lieu de considérer les extensions comme des niveaux de qualité.

Artefacts

Checkpoint vs. LoRA : état complet ou mise à jour d'adaptateur ?

Identifiez ce qui peut être chargé comme modèle principal, ce qui nécessite une base et les artefacts associés indispensables à une récupération complète.

LoRA

Qu'est-ce qu'un fichier LoRA ?

Vérifiez les poids de l'adaptateur, le packaging SafeTensors, la configuration associée et la dépendance exacte au modèle de base.

Mémoire cache

Modifiez le répertoire de cache Hugging Face

Choisissez HF_HOME ou HF_HUB_CACHE, migrez les instantanés existants et vérifiez le nouveau chemin avant le nettoyage.

Exécution

Changer le répertoire des modèles Ollama : déplacement et vérification en toute sécurité

Définissez OLLAMA_MODELS sur macOS, Linux ou Windows et conservez l'ancien stockage jusqu'à ce qu'un modèle connu survive au redémarrage.

Exécution

Dossier des modèles ComfyUI : chemins de modèles natifs et supplémentaires

Placez les checkpoints et les LoRAs dans les bons dossiers natifs, ou connectez une bibliothèque de modèles externe partagée sans en créer une nouvelle copie.

Mémoire cache

Où se trouve le répertoire du cache Hugging Face ?

Trouvez l'emplacement du cache Hugging Face, inspectez les substitutions et distinguez un instantané du cache d'une bibliothèque de modèles intentionnelle.

Exécution

Emplacement du modèle Ollama : où les modèles sont-ils stockés ?

Trouvez le répertoire des modèles Ollama, vérifiez OLLAMA_MODELS et ne déplacez pas à l'aveugle un dossier utilisé par l'environnement d'exécution.

Formation

LoRA par rapport à QLoRA : quels sont les changements et quels éléments restent ?

Comparez QLoRA et LoRA pour déterminer ce que représente un artefact d'entraînement et ce qui doit rester reproductible.

Format de fichier

Qu'est-ce qu'un fichier SafeTensors ?

Comprenez le format de fichier SafeTensors, ce que signifie « sécurisé », et pourquoi une extension n'est pas une politique de conservation ou de confiance complète.

Exécution

Emplacement du modèle LM Studio : où LM Studio stocke-t-il les modèles ?

Utilisez l'inventaire de modèles de LM Studio et son processus d'importation avant de modifier le stockage local des modèles.