Tensor Wiki · 直接技术解答
找到文件。
然后再决定。
简洁且链接到来源的说明，解答那些通常在人们误删模型文件夹前五分钟出现的问题。
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从看得见的存储开始。
这些页面帮助查找并理解现有本地数据。在你了解哪些内容依赖于缓存或归档之前，它们不会建议删除。
LoRA
格式
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工件
LoRA
缓存
运行时
运行时
缓存
运行时
训练
格式
运行时
什么是 AI 中的 LoRA？Low-Rank Adaptation 详解
了解小型学习适配器为何能引导冻结基础模型，以及该适配器为何仍依赖基础模型。
什么是 GGUF？张量、元数据与量化
理解 llama.cpp 所用的面向推理容器，不要假定每个 GGUF 都已量化。
GGUF 与 SafeTensors：根据工作流程选择
比较运行时用途、打包、元数据和转换边界，而不是把扩展名当作质量等级。
检查点与 LoRA：完整状态还是适配器更新？
了解哪些内容可以作为主要模型加载、哪些需要基础模型，以及哪些相关工件能让恢复完整。
什么是 LoRA 文件？
检查适配器权重、SafeTensors 打包、配套配置和精确基础模型依赖关系。
更改 Hugging Face 缓存目录
选择 HF_HOME 或 HF_HUB_CACHE，迁移现有快照，并在清理前证明新路径可用。
Ollama 更改模型目录：安全移动并验证
在 macOS、Linux 或 Windows 上设置 OLLAMA_MODELS，并保留旧存储，直到一个已知模型在重启后仍能运行。
ComfyUI 模型文件夹：原生与额外模型路径
将检查点和 LoRAs 放入正确的原生文件夹，或连接一个外部共享模型库而不再制作副本。
Hugging Face 缓存目录在哪里？
查找 Hugging Face 缓存位置、检查覆盖项，并区分缓存快照与有意维护的模型库。
Ollama 模型位置：模型存储在哪里？
查找 Ollama 模型目录、检查 OLLAMA_MODELS，并避免盲目移动活动运行时文件夹。
LoRA 与 QLoRA：哪些改变，哪些不变？
在判断训练工件表示什么、以及哪些内容必须保持可复现时，比较 QLoRA 与 LoRA。
什么是 SafeTensors 文件？
理解 SafeTensors 文件格式、“安全”的含义，以及为何扩展名不是完整的保留或信任策略。
LM Studio 模型位置：LM Studio 把模型存在哪里？
更改本地模型存储前，先使用 LM Studio 自身的模型清单和导入工作流程。