Tensor Wiki · 直接技術解答
找到檔案。
然後再決定。
簡潔且連結到來源的說明，解答那些通常在人們誤刪模型資料夾前五分鐘出現的問題。
營運事實優先對版本敏感的宣告均有來源通俗易懂的邊界
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從看得見的儲存開始。
這些頁面幫助尋找並理解現有本機資料。在你瞭解哪些內容依賴於快取或封存之前，它們不會建議刪除。
LoRA
格式
格式
產出物
LoRA
快取
執行環境
執行環境
快取
執行環境
訓練
格式
執行環境
什麼是 AI 中的 LoRA？Low-Rank Adaptation 詳解
瞭解小型學習適配器為何能引導凍結基礎模型，以及該適配器為何仍依賴基礎模型。
什麼是 GGUF？張量、後設資料與量化
理解 llama.cpp 所用的面向推理容器，不要假定每個 GGUF 都已量化。
GGUF 與 SafeTensors：根據工作流程選擇
比較執行環境用途、打包、後設資料和轉換邊界，而不是把副檔名當作品質等級。
檢查點與 LoRA：完整狀態還是適配器更新？
瞭解哪些內容可以作為主要模型載入、哪些需要基礎模型，以及哪些相關產出物能讓復原完整。
什麼是 LoRA 檔案？
檢查適配器權重、SafeTensors 打包、配套設定和精確基礎模型依賴關係。
更改 Hugging Face 快取目錄
選擇 HF_HOME 或 HF_HUB_CACHE，遷移現有快照，並在清理前證明新路徑可用。
Ollama 更改模型目錄：安全移動並驗證
在 macOS、Linux 或 Windows 上設定 OLLAMA_MODELS，並保留舊儲存，直到一個已知模型在重啟後仍能執行。
ComfyUI 模型資料夾：原生與額外模型路徑
將檢查點和 LoRAs 放入正確的原生資料夾，或連線一個外部共享模型庫而不再製作副本。
Hugging Face 快取目錄在哪裡？
尋找 Hugging Face 快取位置、檢查覆寫項，並區分快取快照與有意維護的模型庫。
Ollama 模型位置：模型儲存在哪裡？
尋找 Ollama 模型目錄、檢查 OLLAMA_MODELS，並避免盲目移動活動執行環境資料夾。
LoRA 與 QLoRA：哪些改變，哪些不變？
在判斷訓練產出物表示什麼、以及哪些內容必須保持可重現時，比較 QLoRA 與 LoRA。
什麼是 SafeTensors 檔案？
理解 SafeTensors 檔案格式、“安全”的含義，以及為何副檔名不是完整的保留或信任策略。
LM Studio 模型位置：LM Studio 把模型存在哪裡？
更改本機模型儲存前，先使用 LM Studio 自身的模型清單和匯入工作流程。