Börja med en verklig offentlig familj eller din egen mapp.
På en tom Översikt välj Bygg en verklig offentlig familj. Tensor Archive hämtar ett fast BERT Tiny-exempel och öppnar det mätta resultatet. Den referenskörning som representeras 72,640,943 logiska byte i 17,178,128 lagrade byte: 76.35% mindre utrymme. Resultat kan förändras om det publicerade exemplet ändras i en senare version.
Exempeldownloads deklarerar endast filer från offentliga Hugging Face-databaser; det kör aldrig modellkod eller värden. Om du är offline, välj Använd offline-syntetisk demo. Den separata Google BERT Tiny-inställningen förblir en enskild punkt för kompatibilitetstest och förväntas visa begränsade besparingar.
-
1
Bygg den publika familjen
Välj Bygg en verklig offentlig familj för att öppna ett mätt prov och granska dess lagringsresultat.
-
2
Välj Lägg till modellfamilj
Från Översikt välj Lokal mapp, sedan använd Välj mapp.
-
3
Analysera innan du skriver
Välj Analysera källa. Granska den upptäckta typen, källans storlek och förväntade resultat.
-
4
Namn och arkivera
Ge familjen ett tydligt arkivnamn och välj Arkivmapp. Framsteg visas som en lokal uppgift.
-
5
Verifiera och testa en återställning
Öppna familjen, kör Verifera, återställ en version och jämför eller öppna den innan du raderar någon källkopier.
Arkivering skapar en hanterad kopia; den flyttar inte och kräver inte bort din källa. Håll kvar den ursprungliga tills verifieringen lyckas och du har testat en exakt återställning.
Förstå vad varje lagringsnummer betyder.
Tensor Archive skiljer storleken som dina versioner representerar från de byte som faktiskt krävs för att hålla dem.
Den totala storleken om varje arkiverad version hade varit sin egen självständiga kopia.
De byte som för närvarande upptas av familjen inom Tensor Archive's lokala lagring.
Skillnaden mellan den fulla återgivna storleken och den diskutrymme som för närvarande används.
Den extra diskplats som används när en ny version läggs till arkivet.
76.35% är det offentliga BERT Tiny-demonstrationsresultatet. En separat större referensfamilj mättes till 71.2%. En likadant offentlig uppsättning mättes också till DistilBERT vid 76.46% och SmolLM2-135M vid 76.33%, med exakt återställning i alla tolv fall. Ingen garanterar att varje mapp ska spara något; familjer som delar betydande innehåll kan spara mycket; orelaterade eller redan komprimerade filer kan kanske inte spara mycket.
Håll versioner från samma projekt tillsammans.
Tydlig gruppering gör att lagringsresultaten är lättare att förstå och att varje version är lättare att hitta när du behöver den.
Steg och modeldirektorier
Välj en mapp med hjälp av den inbyggda systemvalaren. Tensor Archive får tillfällig åtkomst till den valda mappen, kontrollerar den lokalt och förkastar otrygga länkar eller särskilda filer.
Bifoga en LoRA till dess arkiverade bas
Lägg till huvudkontrollpunkten och dess adaptrar i samma familj. Tensor Archive vägleder dig när en bekräftelse krävs innan du fortsätter.
Lös en versionsrevisionsförfrågan för ett offentligt bibliotek
Ange ägare/modell och en gren, etikett eller incheckningspunkt. Analysera läser in den offentliga filinventeringen och kan undersöka en liten anpassningskonfiguration; det laddar inte ner eller kör modellvikter. Arkiv återgår till en oföränderlig incheckningspunkt och sparar den fullständiga offentliga ögonblicksbild lokalt. Google BERT Tiny-förinställningen erbjuder en liten officiell första källa.
Använd en familj för ärligt relaterade modeller
Gruppera en bas, dess anpassare och dess verkliga versioner tillsammans. Separera orelaterade arkitekter eller projekt så att varje arkiv förblir tydligt.
Granska, bekräfta och återställ det du sparade.
Skapar ett beständigt kvitto som visar att den sparade versionen kan återställas exakt. Den bedömer inte modellens kvalitet eller noggrannhet.
Skapar en byte-för-byte-utskrift i appens lokala återställningsområde.
När jobbet är klart, spara kopin till Nedladdningar utan att skriva över en befintlig fil.
Granska dess filer, storlekar och prövsummor innan du återställer den.
Arkiv, verifiera och återställningsåtgärder körs lokalt med framsteg, status och slutförandebekräftelse.
Granska den hanterade lagringen och de genererade återställningsutdata. Kopior som redan har sparats till Nedladdningar ligger utanför appen och räknas inte med.
Tar bort familjens hanterade data, medan befintliga kopior i Nedladdningar förblir oförändrade.
Ta bort ursprungsbilderna endast efter att du har bevisat återhämtning.
Tensor Archive kräver inte bort källdata avsiktligt. Den slutgiltiga beslut om lagringen står hos dig.
1Arkiv mappen och vänta tills det är klart.
2 Verifiera den arkiverade versionen och behåll dess kvitto.
3Återställ den till en separat utgång och bekräfta att din arbetsflödesprocess kan använda den.
4 Säkra det externt om förlust av denna Mac skulle vara problematiskt.
5 Ta bort den gamla källan manuellt endast när du är nöjd med dessa kontroller.
Lokal arkivering sparar diskutrymme, men skyddar inte mot skivfel, stulna enheter eller oavsiktlig borttagning av programdata-mappen. Håll en annan kopia av oförskjutlig modelldata.
Var Tensor Archive är mest användbar idag.
- En basmodell med flera LoRAs eller anpassningsmoduler.
- Relaterade kontrollpunkter och utbildningsrevideringar.
- Jämföra diskutrymmet som används av relaterade versioner.
- Förlorar lokal SSD-plats efter godkända återställningstester.
- Granskning av arkiverade filer och återhämtningssedlar.
- Exakt återställning från en lokal arkivfil.
- En tränings- eller inferensaccelerator.
- Kvantisering, förkortning eller ett modellomvandlingstool.
- En metod att förbättra modellkvaliteten eller noggrannheten.
- En garanterad 76% sparring för varje insamling.
- En molnbackup eller flerenhetsynkroniseringstjänst i denna version.
- Ett alternativ till en oberoende säkerhetskopiering av viktiga data.
Tensor Archive Local stöder Mac-datorer med Apple silicon och macOS 13 eller senare, x64-datorer med Windows 10 22H2 eller Windows 11 samt x64-datorer med Ubuntu 24.04. Integrerade arbetsflöden för LM Studio, Ollama, FLUX och ComfyUI är tillgängliga. Offentliga Hugging Face-arkiv och lokala mappar är också tillgängliga. Autentisering för privata arkiv, S3, molnsynkronisering och teambibliotek är ännu inte tillgängliga.
Dina lokala modeller förblir lokala.
Ingen kontoinställning krävs
Lokala mappar och arkivinnehåll laddas inte upp till Tensor Archive. Nätverksåtkomst används när du uttryckligen väljer Hugging Face och när appen kontrollerar tensorarchive.ai efter programuppdateringar. Anonyma produktanalysdata är aktiverade som standard och kan inaktiveras under Settings.
Användningssignaler, aldrig modelldata
Tensor Archive sparar öppning, aktiv tid, använd arbetssätt, dess resultat, appversion, plattform och uppdateringsresultat under en separat slumpmässig analysidentifierare. Den skickar aldrig modellvikter eller arkivinnehåll, modell, databasmapp eller filnamn, lokala sökvägar, hashvärden, e-post eller licensidentitet. Råa händelser sparas i högst 90 dagar. Att stänga av analys begär radering av denna installations händelser.
En privat applikationskatalog
Arkiverat innehåll, kvitton och genererade utdata finns under ~/Library/Application Support/ai.tensorarchive.local/ på macOS, %LOCALAPPDATA%\ai.tensorarchive.local på Windows eller ~/.local/share/ai.tensorarchive.local/ på Linux. Om den motsvarande katalogen tas bort försvinner även det lokala arkivet.
En skyddad provperiod på 14 dagar eller Local Pro
Varje installation kan inleda en kostnadsfri provperiod på 14 dagar utan kort eller konto. Viewer, Verify och Restore förblir tillgängliga därefter; för att skapa eller utöka familjer krävs en aktiv provperiod eller Local Pro samt en internetanslutning. Öppna License i appen för att köpa Local Pro för $199 USD via Stripe Checkout och aktivera upp till tre datorer. Stripe behandlar betalningen; Tensor Archive får aldrig kortuppgifter.
Verifierad uppdateringsmetadata
Appen validerar den signerade uppdateringsmanifestet och exakt SHA-256 innan den erbjuder en ny version. Om en äldre installation inte kan uppdateras automatiskt, ladda ner den aktuella installationsfilen från den officiella Tensor Archive-sidan och installera den en gång.