从真实的公共系列或你自己的文件夹开始。
在空白的“概览”中选择构建真实公共系列。Tensor Archive 会下载固定的 BERT Tiny 样例并打开实测结果。参考运行表示的逻辑字节数为 72,640,943；实际存储字节数为 17,178,128；空间减少 76.35%。如果后续版本发布的样例发生变化，结果也可能变化。
样例只下载公共 Hugging Face 存储库中声明的文件；绝不执行模型代码或权重。如果你处于离线状态，请选择使用离线合成演示。单独的 Google BERT Tiny 预设仍是单检查点兼容性检查，预计只能节省有限空间。
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1
构建公共系列
选择构建真实公共系列以打开实测样例并查看其存储结果。
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2
也可以选择“添加模型系列”
在“概览”中选择本地文件夹，然后使用选择文件夹。
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3
写入前分析
选择分析来源。查看检测到的类型、来源大小和预期结果。
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4
命名并归档
为该系列指定一个清晰的归档名称，然后选择归档文件夹。进度会显示为本地作业。
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5
先验证，再测试还原
打开该系列，运行 Verify，将一个版本还原，然后在删除任何源副本之前进行比较或打开检查。
归档会创建受管副本；不会移动或删除你的来源。在 Verify 成功且你已测试精确还原之前，请保留原件。
了解各项存储数字的含义。
Tensor Archive 将版本所表示的大小与实际保存它们所需的字节数区分开来。
如果每个归档版本都作为独立完整副本保存时的总大小。
该系列目前在 Tensor Archive 本地存储中实际占用的字节数。
完整表示大小与当前实际占用磁盘空间之间的差值。
向归档添加新版本时使用的额外磁盘空间。
76.35% 是公共 BERT Tiny 演示的结果。另一个更大的参考系列测得 71.2%。一个相同结构的公共测试套件还测得 DistilBERT 为 76.46%、SmolLM2-135M 为 76.33%，十二种情况下均实现精确还原。这些结果都不是对每个文件夹的承诺：共享大量内容的系列可以节省很多空间；互不相关或已经压缩的文件可能几乎无法节省空间。
将同一项目的版本放在一起。
清晰的分组使存储结果更易理解，也让每个版本在需要时更容易找到。
检查点与模型目录
使用系统原生选择器选择一个文件夹。Tensor Archive 会获得对该选项的临时访问权限，在本地进行检查，并拒绝不安全的链接或特殊文件。
将 LoRA 附加到其已归档的基础模型
将主要检查点及其适配器添加到同一系列。Tensor Archive 在继续之前需要确认时会引导你操作。
解析公共存储库修订版本
输入 owner/model 和分支、标签或提交。分析功能会读取公共文件清单，并可能检查一个小型适配器配置；它不会下载或执行模型权重。归档功能随后解析为不可变提交，并在本地存储完整的公共快照。Google BERT Tiny 预设提供一个小型官方首次来源。
只将真正相关的模型归入同一系列
将一个基础模型、它的适配器及其真实修订版本归入一组。把互不相关的架构或项目分开，使每个归档都保持清晰。
检查、证明并恢复你保存的内容。
创建持久收据，以证明保存的版本可以被精确恢复。它不评估模型质量或准确度。
在应用的本地还原区域创建逐字节一致的输出。
作业完成后，将副本保存到“下载”文件夹，且不要覆盖现有文件。
还原之前，请检查其文件、大小和校验和。
归档、验证和恢复操作均在本地运行，并显示进度、状态及完成收据。
检查受管存储和生成的恢复输出。已保存到“下载”文件夹的副本位于应用之外，不计入其中。
移除该系列的受管数据，同时不触碰“下载”文件夹中的现有副本。
只有在证明可以恢复后才删除原始文件。
Tensor Archive 有意不移除源数据。最终的存储决定由你作出。
1归档该文件夹，并等待其成功完成。
2Verify 已归档版本并保留其收据。
3将其还原到单独的输出位置，并确认你的工作流程可以使用它。
4 如果丢失这台 Mac 会造成影响，请在外部备份。
5只有在你对这些检查结果满意后，才手动删除旧源文件。
本地归档可以节省磁盘空间，但无法防范磁盘故障、失窃或意外移除应用数据目录。请为不可替代的模型数据保留另一份副本。
Tensor Archive 目前最实用的场景。
- 一个基础模型和多个 LoRAs 或适配器。
- 相关检查点和训练修订版本。
- 比较相关版本所使用的磁盘空间。
- 在完成经验证的恢复测试后释放本地 SSD 空间。
- 审计已归档文件和恢复收据。
- 从本地归档进行精确的离线还原。
- 训练或推理加速器。
- 量化、剪枝或模型转换工具。
- 一种提高模型质量或准确度的方法。
- 保证每个集合都能节省 76% 的空间。
- 此版本中的云备份或多设备同步服务。
- 不能替代重要数据的独立备份。
Tensor Archive Local 支持运行 macOS 13 或更高版本的 Apple 芯片 Mac、运行 Windows 10 22H2 或 Windows 11 的 x64 PC，以及运行 Ubuntu 24.04 的 x64 PC。现已提供 LM Studio、Ollama、FLUX 和 ComfyUI 集成工作流程，也支持公共 Hugging Face 存储库和本地文件夹。目前尚不支持私有存储库身份验证、S3、云同步和团队模型库。
你的本地模型始终留在本地。
无需账户
本地文件夹和归档内容不会上传到 Tensor Archive。只有在你明确选择 Hugging Face 以及应用检查 tensorarchive.ai 产品更新时才会使用网络访问。匿名产品分析默认启用，可在设置中禁用。
仅收集使用信号，绝不收集模型数据
Tensor Archive 会使用单独的随机分析标识符，记录应用打开、活跃时长、所用操作及其结果、应用版本、平台和更新结果。它绝不会发送模型权重或归档内容、模型名称、存储库名称或文件名、本地路径、哈希、电子邮件或许可身份。原始事件最多保留 90 天。关闭分析功能将请求删除此安装的事件。
一个私有应用目录
归档内容、收据和生成的输出在 macOS 上位于 ~/Library/Application Support/ai.tensorarchive.local/，在 Windows 上位于 %LOCALAPPDATA%\ai.tensorarchive.local，在 Linux 上位于 ~/.local/share/ai.tensorarchive.local/。移除相应目录也会移除本地归档。
一项为期 14 天、受保护的试用或 Local Pro
每个安装都可以启动一次为期 14 天、免费的试用，无需银行卡或账户。试用结束后，Viewer、Verify 和 Restore 仍可使用；创建或扩展系列需要有效试用或 Local Pro 以及互联网连接。在应用中打开许可，即可通过 Stripe Checkout 以 $199 USD 购买 Local Pro，并在最多三台设备上激活。Stripe 处理实际付款；Tensor Archive 绝不会收到银行卡详情。
经过验证的更新元数据
应用会先验证已签名的更新清单和精确的 SHA-256，然后才提供新版本。如果较旧的安装无法自动更新，请从 Tensor Archive 官方页面下载当前安装程序并安装一次。