從真實的公開系列或你自己的資料夾開始。
在空白的“概覽”中選擇建立真實公開系列。Tensor Archive 會下載固定的 BERT Tiny 範例並開啟實測結果。參考執行表示的邏輯位元組數為 72,640,943；實際儲存位元組數為 17,178,128；空間減少 76.35%。如果後續版本釋出的範例發生變化，結果也可能變化。
範例只下載公開 Hugging Face 儲存庫中宣告的檔案；絕不執行模型程式碼或權重。如果你處於離線狀態，請選擇使用離線合成示範。單獨的 Google BERT Tiny 預設仍是單檢查點相容性檢查，預計只能節省有限空間。
-
1
建立公開系列
選擇建立真實公開系列以開啟實測範例並檢視其儲存結果。
-
2
也可以選擇“新增模型系列”
在“概覽”中選擇本機資料夾，然後使用選擇資料夾。
-
3
寫入前分析
選擇分析來源。檢視偵測到的型別、來源大小和預期結果。
-
4
命名並封存
為該系列指定一個清晰的封存名稱，然後選擇封存資料夾。進度會顯示為本機作業。
-
5
先驗證，再測試還原
開啟該系列，執行 Verify，將一個版本還原，然後在刪除任何來源副本之前進行比較或開啟檢查。
封存會建立受管副本；不會移動或刪除你的來源。在 Verify 成功且你已測試精確還原之前，請保留原件。
瞭解各項儲存數字的含義。
Tensor Archive 將版本所表示的大小與實際儲存它們所需的位元組數區分開來。
如果每個封存版本都作為獨立完整副本儲存時的總大小。
該系列目前在 Tensor Archive 本機儲存中實際佔用的位元組數。
完整表示大小與目前實際佔用磁碟空間之間的差值。
向封存新增新版本時使用的額外磁碟空間。
76.35% 是公開 BERT Tiny 示範的結果。另一個更大的參考系列測得 71.2%。一個相同結構的公開測試套件還測得 DistilBERT 為 76.46%、SmolLM2-135M 為 76.33%，十二種情況下均實現精確還原。這些結果都不是對每個資料夾的承諾：共享大量內容的系列可以節省很多空間；互不相關或已經壓縮的檔案可能幾乎無法節省空間。
將同一專案的版本放在一起。
清晰的分組使儲存結果更易理解，也讓每個版本在需要時更容易找到。
檢查點與模型目錄
使用系統原生選擇器選擇一個資料夾。Tensor Archive 會獲得對該選項的臨時存取權限，在本機進行檢查，並拒絕不安全的連結或特殊檔案。
將 LoRA 附加到其已封存的基礎模型
將主要檢查點及其適配器新增到同一系列。Tensor Archive 在繼續之前需要確認時會引導你操作。
解析公開儲存庫修訂版本
輸入 owner/model 和分支、標籤或提交。分析功能會讀取公開檔案清單，並可能檢查一個小型適配器設定；它不會下載或執行模型權重。封存功能隨後解析為不可變提交，並在本機儲存完整的公開快照。Google BERT Tiny 預設提供一個小型官方首次來源。
只將真正相關的模型歸入同一系列
將一個基礎模型、它的適配器及其真實修訂版本歸入一組。把互不相關的架構或專案分開，使每個封存都保持清晰。
檢查、證明並復原你儲存的內容。
建立持久收據，以證明儲存的版本可以被精確還原。它不評估模型品質或準確度。
在應用程式的本機還原區域建立逐位元組一致的輸出。
作業完成後，將副本儲存到“下載”資料夾，且不要覆寫現有檔案。
還原之前，請檢查其檔案、大小和總和檢查碼。
封存、驗證和復原操作均在本機執行，並顯示進度、狀態及完成收據。
檢查受管儲存和產生的復原輸出。已儲存到“下載”資料夾的副本位於應用程式之外，不計入其中。
移除該系列的受管資料，同時不觸碰“下載”資料夾中的現有副本。
只有在證明可以復原後才刪除原始檔案。
Tensor Archive 有意不移除來源資料。最終的儲存決定由你作出。
1封存該資料夾，並等待其成功完成。
2Verify 已封存版本並保留其收據。
3將其還原到單獨的輸出位置，並確認你的工作流程可以使用它。
4 如果遺失這臺 Mac 會造成影響，請在外部備份。
5只有在你對這些檢查結果滿意後，才手動刪除舊原始檔。
本機封存可以節省磁碟空間，但無法防範磁碟故障、失竊或意外移除應用程式資料目錄。請為不可替代的模型資料保留另一份副本。
Tensor Archive 目前最實用的場景。
- 一個基礎模型和多個 LoRAs 或適配器。
- 相關檢查點和訓練修訂版本。
- 比較相關版本所使用的磁碟空間。
- 在完成經驗證的復原測試後釋放本機 SSD 空間。
- 審計已封存檔案和復原收據。
- 從本機封存進行精確的離線還原。
- 訓練或推理加速器。
- 量化、剪枝或模型轉換工具。
- 一種提高模型品質或準確度的方法。
- 保證每個集合都能節省 76% 的空間。
- 此版本中的雲備份或多裝置同步服務。
- 不能替代重要資料的獨立備份。
Tensor Archive Local 支援執行 macOS 13 或更高版本的 Apple 晶片 Mac、執行 Windows 10 22H2 或 Windows 11 的 x64 PC，以及執行 Ubuntu 24.04 的 x64 PC。現已提供 LM Studio、Ollama、FLUX 和 ComfyUI 整合工作流程，也支援公開 Hugging Face 儲存庫和本機資料夾。目前尚不支援私有儲存庫身分驗證、S3、雲同步和團隊模型庫。
你的本機模型始終留在本機。
無需帳戶
本機資料夾和封存內容不會上傳到 Tensor Archive。只有在你明確選擇 Hugging Face 以及應用程式檢查 tensorarchive.ai 產品更新時才會使用網路存取。匿名產品分析預設啟用，可在設定中停用。
僅收集使用訊號，絕不收集模型資料
Tensor Archive 會使用單獨的隨機分析識別碼，記錄應用程式開啟、使用時間、所用操作及其結果、應用程式版本、平台和更新結果。它絕不會傳送模型權重或封存內容、模型名稱、儲存庫名稱或檔名、本機路徑、雜湊、電子郵件或授權身分。原始事件最多保留 90 天。關閉分析功能將請求刪除此安裝的事件。
一個私有應用程式目錄
封存內容、收據和產生的輸出在 macOS 上位於 ~/Library/Application Support/ai.tensorarchive.local/，在 Windows 上位於 %LOCALAPPDATA%\ai.tensorarchive.local，在 Linux 上位於 ~/.local/share/ai.tensorarchive.local/。移除相應目錄也會移除本機封存。
一項為期 14 天、受保護的試用或 Local Pro
每個安裝都可以啟動一次為期 14 天、免費的試用，無需付款卡或帳戶。試用結束後，Viewer、Verify 和 Restore 仍可使用；建立或擴充系列需要有效試用或 Local Pro 以及網際網路連線。在應用程式中開啟授權，即可透過 Stripe Checkout 以 $199 USD 購買 Local Pro，並在最多三台裝置上啟用。Stripe 處理實際付款；Tensor Archive 絕不會收到付款卡詳情。
經過驗證的更新後設資料
應用程式會先驗證經簽署的更新清單和精確的 SHA-256，然後才提供新版本。如果較舊的安裝無法自動更新，請從 Tensor Archive 官方頁面下載目前安裝程式並安裝一次。