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GGUF 適合在 CPU 和輕量化 GPU 上進行低資源推理。它支持多種量化格式，並與工具生態（llama.cpp）高度兼容，成為輕量化推理的主流選擇。

GGUF 格式的定位

GGUF 是量化模型的高效存儲格式，專門用於保存已經量化的權重。
它支持多種量化配置（如 Q2、Q4、Q5、Q8），並針對硬體效率進行了優化。

用途：

• 運行於 CPU 或輕量化 GPU 環境。
• 結合高效推理工具（如 llama.cpp）。

其他格式對比

在選擇量化後的模型格式時，以下是 GGUF 與其他格式的對比：

• 若目標是輕量推理或使用 CPU/輕量化 GPU，選擇 GGUF 格式。
• 有高端 GPU 資源時，GPTQ 是更合適的選擇。
• 多平台部署可優先考慮 ONNX，而開發與微調則適合使用 PyTorch。

格式	特性	適用場景
GGUF	高效、通用，支持多硬體，適合低資源推理	推理優化的標準格式，適合量化後的部署
FP16/FP32	精度最高，但內存需求大	高性能硬體，精度要求高的應用
ONNX	用於跨平台部署，支持推理優化	支持硬體加速（如 NVIDIA TensorRT）
PyTorch 和其外掛程式	靈活，支持訓練與微調	開發與微調環境，或資源充足時的推理
GPTQ	適合高性能 GPU 推理	需要高端 GPU 的場景（如 A100、4090 等）

為什麼 GGUF 越來越流行？

(1) 輕量化推理的最佳選擇

• GGUF 是專為量化後的模型設計，能夠以低內存、高效率的方式運行在 CPU 和輕量化 GPU 上。
• 它能輕鬆支持像 llama.cpp 這樣的輕量級推理工具。

(2) 支援多種量化格式

• 支援多種量化配置（如 Q2、Q4、Q5、Q8）。
• 支援先進的量化技術，如分塊量化（K_S、K_M、K_L 等），在保留精度的同時提高推理效率。

可以參考這篇 - 深度學習模型量化教學：從 Q2 到 Q8 配置詳解

(3) 高效的硬體適配

• GGUF 能夠在無專用加速硬體（如 CPU）上高效運行，對於資源受限的環境尤為適用。

(4) 工具生態的支持

• 越來越多的開源工具（如 llama.cpp、alpaca.cpp）支持 GGUF 格式，並將其作為量化後模型的標準格式。
• 使用方便，支持命令行直接加載和推理。

(5) 更好的 I/O 性能

• 與 GPTQ 或 PyTorch 原生權重相比，GGUF 進一步優化了權重存取速度，減少了 I/O 開銷。
• 在推理時減少 I/O 開銷，更快地加載模型。

(6) 存儲與加載效率

• GGUF 格式針對量化後的模型權重進行壓縮與結構化存儲。

不使用 GGUF 的情況

如果你有特殊需求，也可以選擇其他格式，比如：

• 直接用 GPTQ 格式：適合在 GPU 上進行高性能推理。
• ONNX 格式：用於跨平台部署和硬體加速（如 NVIDIA TensorRT）。
• PyTorch 原生格式：適合在 Python 生態下開發與調試。

現在是否幾乎都是使用 GGUF？

主流量化模型是否都轉向 GGUF？

目前情況如下：

1. 輕量推理場景

• 多數量化模型已經轉向 GGUF 格式，特別是用於CPU 或低端 GPU 推理的場景。
• 開發者通常會將量化後的模型轉為 GGUF，因為它與工具生態高度兼容。

2. 高性能推理場景

• 在高端 GPU（如 A100、4090）上，量化模型依然會使用 GPTQ 格式 或 BitsAndBytes 支持的 4-bit/8-bit 推理。
• 這些格式更適合高性能硬體的優化。

3. 跨平台部署場景

• 在需要部署到多平台（如移動設備、雲服務）的情況下，ONNX 格式仍然佔據主導地位。

崴寶結論

產生 GGUF 格式不是必須，但推薦在以下情況下使用 GGUF：

1. 想要運行量化後的模型，並在資源有限的硬體上進行高效推理。
2. 使用如 llama.cpp 這類高效推理工具。
3. 需要模型適配 CPU 或低端 GPU 的環境。