Qwen 2.5 7BQ4 · Q5 · Q6 정밀화
LM Studio
4 버전 그룹화
각 지역 AI 모델에 대한 하나의 개인 도서관
모든 모델.
정리 완료. 바로 사용 가능. 디스크 공간은 훨씬 적게.
Tensor Archive는 LM Studio, Ollama, ComfyUI 및 폴더에서 모델을 찾습니다. 관련 버전을 하나의 개인 라이브러리로 그룹화합니다. 어떤 모델이 귀하의 컴퓨터에 적합한지 확인하고, 자체 하드웨어에서 비교하고, 모든 체크포인트, 정밀화, LoRA 및 어댑터 손실을 무손실하게 압축하여 앱이 요청할 때 준비 상태로 유지하십시오.
첫 번째 스캔은 읽기 전용입니다. 아무것도 이동, 업로드 또는 삭제되지 않습니다.
미국 특허 출원 중인 기술 기반
자동 로컬 검색
스캔 완료
이 컴퓨터에서 찾음
3 연결된 앱들
모델 라이브러리는 이미 식별되고 정리되어 있습니다.
LM Studio 연결됨
Ollama 연결됨
ComfyUI 연결됨
FLUX.1 가족기본 모델 · 체크포인트 · LoRAs
ComfyUI
8 그룹화된 항목들
라마 3 가족관련 지역 변종
Ollama
3 버전 그룹화
설치한 후에 무슨 일이 일어나는지
한 번만 설치하세요. 나머지는 Tensor Archive가 처리합니다.
탐색은 읽기 전용입니다. 디스크 공간은 정확한 복원이 입증되고 계속하기로 선택한 후에만 복구됩니다.
이미 소유하고 있는 라이브러리를 매핑합니다.
LM Studio, Ollama 및 ComfyUI의 표준 폴더가 자동으로 감지됩니다. 전체 스캔에는 다른 폴더와 첨부된 드라이브도 포함될 수 있습니다.
탐색 스캔은 모델 형식 헤더만 읽으며 어떤 파일도 수정하지 않습니다.관련 모델 파일을 그룹화합니다.
관련 정량화, 체크포인트, LoRAs 및 어댑터는 관련 없는 파일 대신 이해할 수 있는 모델 가족으로 하나가 된다.
사용 가능한 모든 버전을 확인하고 반복 저장된 위치도 확인할 수 있습니다.디스크 공간을 복구하기 전에 정확한 복원을 확인합니다.
Tensor Archive는 공유 데이터를 한 번만 저장하고 테스트 사본을 재구성한 뒤 바이트 단위로 검증하므로, 원래 작업 사본을 안전하게 제거할 수 있습니다.
당신은 언제 진행할지 결정합니다. 파괴적인 정밀화가 없고 "충분히 가까워졌을 때"는 없습니다.정확한 모델은 앱에서 요청할 때 사용 가능해집니다.
Tensor Archive는 앱에서 요청한 정확한 작업 파일을 준비합니다. 앱이 모델을 출시한 후 임시 작업 사본을 제거하여 디스크 공간을 복구할 수 있습니다.
컴팩트 아카이브는 다음 요청을 위해 준비되어 있습니다.모델 발견
30 GB 다운로드 전에 어떤 모델이 이 컴퓨터에 적합한지 확인하세요.
모델 디코버리는 로컬에서 운영 체제, 메모리 및 사용 가능한 하드웨어 가속을 확인합니다. 모델 웨이트를 다운로드하기 전에 텍스트, 이미지, 비디오, 음성, 음악 및 오디오에 적합한 모델 크기를 컴퓨터에 표시합니다.
1 당신의 기기를 로컬로 확인합니다
2현재 모델 메타데이터를 읽습니다
3이 화면에서는 다운로드 중 무중량 다운로드입니다
추천 모델 프로필
지역 분석만만들고 싶은 것을 선택하세요.
모델 랩
벤치마크로 후보를 좁히고, 최종 결정은 내 컴퓨터에서 내립니다.
모델 랩은 지역 비교 작업 공간입니다. 일반적인 질문을 하거나 통제된 프롬프트를 실행하거나 두 가지를 비교하세요. 정확한 모델 식별, 런타임, 프롬프트 및 측정된 타이밍이 계속 표시되는 채로 답변이 나란히 표시됩니다.
- LOCAL 프롬프트나 결과에 있는 내용은 컴퓨터에서 벗어날 필요가 없습니다.
- REAL은 Tensor Runtime 또는 Ollama과 같은 연결된 로컬 런타임에서 실행됩니다.
- 반복 가능 프롬프트, 환경 및 결과를 로컬 영수증으로 저장합니다.
제어된 프롬프트저장 계층이 정확한 모델 버전을 어떻게 보존하는지 설명합니다.
A를 실행하다텐서 런타임
아카이브는 바이트 정밀한 재구성 경로를 보존하면서 반복되는 텐서 관계를 식별합니다...
- 준비 완료 상태
- 1.8 s
- 번역하다
- 42.1 tok/s
- 메모리
- 8.4 GB
실행 BOllama
시스템은 공유된 모델 데이터를 한 번 저장하고 각 오리지널 버전을 재구성하는 데 필요한 메타데이터를 유지합니다...
- 준비 완료 상태
- 2.4 s
- 번역하다
- 37.8 tok/s
- 메모리
- 8.7 GB
지금 이용 가능 · 당신의 모델 앱 뒤에 있는 한 개의 라이브러리
하나의 라이브러리에서 모든 모델 앱에 필요한 정확한 버전을 제공합니다.
당신의 실행 시간 또는 창의적인 앱은 계속해서 추론과 생성을 수행합니다. Tensor Archive는 모델 검색, 정확한 작업 파일 및 백그라운드 저장소를 관리합니다.
LM Studio동적 모델 로드
OllamaAPI를 통해 모델 수명주기를 제어합니다.
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OpenCode현지 에이전트 워크플로우
ComfyUI체크포인트 + LoRA 워크플로우
FLUX비주얼 모델 가족들
모든 것 아래의 저장 엔진
모든 버전을 보관하면서 중복 데이터가 차지한 디스크 공간을 되찾으세요.
측정한 베이스+어댑터 제품군에서는 다섯 개의 독립 배포가 907.3 MB 를 차지했습니다. Tensor Archive 는 동일한 다섯 개의 배포 가능한 버전을 261.6 MB 에 보관했습니다. 복원된 모든 바이트가 일치했습니다.
오픈 압축 벤치마크
이것은 디스크 공간 주장 뒤에 있는 측정된 증거입니다. 전체 벤치마크 세트는 스토리지 비교, RAM 사용량, 포장 속도, 기준선, 방법론 및 정확한 복원 증거를 포함합니다.
다섯 개의 독립 배포907.3 MB
각 패키지는 자체의 완전한 베이스가 포함되어 있습니다.
다섯 개의 복사본 대신 관계를 저장
Tensor Archive · 같은 다섯 가지 버전261.6 MB
−71.2%
양자화 없음. 복원된 모든 바이트가 일치합니다.
측정한 모델+어댑터 제품군과 다섯 개의 독립 배포 비교.
동일한 TA-Bench v1 소스 데이터에서 패키징 메모리의 최대값과 ZipLLM의 경우.
서열 체크포인트 테스트에서 모든 50 파일이 복원된 후에도 다른 byte가 발견되었습니다.
T2T 네트워크 · 배송 · 탄력성 있는 저장 공간 · 선택적 컴퓨팅
AI 라이브러리를 이 컴퓨터 밖으로 확장할 수 있습니다. 모델 준비 작업도 마찬가지입니다.
T2T는 탄력적인 스토리지로 로컬 우선 라이브러리를 확장합니다. 검증된 공개 모델을 수신하고, 완전한 보호된 모델 패밀리를 이 디스크에서 적격한 T2T 용량 또는 Tensor Archive 클라우드로 이동하고, 앱이 요청할 때 정확히 필요한 바이트를 자동으로 복구합니다.
선택적 상호 컴퓨트는 승인된 모델 준비와 정확한 재구성을 위해 동일한 검증된 경로를 사용합니다. 검증된 결과는 컴퓨터로 반환되며, 로컬 카탈로그는 여전히 권위적이어야 합니다.
T2T로컬-프라이머리확인된 교환
인증된 객체는 T2T를 통해 도착하며 작동하는 버전을 필요할 때까지 컴팩트하게 유지될 수 있습니다.
보안된 네트워크 또는 클라우드 용량은 복구할 수 있도록 유지합니다. Tensor Archive는 필요에 따라 누락된 내용을 복원합니다.
승인된 모델 준비와 정확한 재건은 선택한 용량으로 실행될 수 있습니다. 검증된 결과는 사용 준비가 된 상태로 반환됩니다.
한 번 설치 · 한 개의 로컬 모델 시스템
모델은 그대로. 디스크 공간은 되찾으세요.
한 개인 도서관에서 모든 로컬 모델을 발견, 비교, 압축 및 사용하세요. macOS, Windows 및 Linux에 대한 무료 다운로드.