還記得我剛接觸 Hugging Face 時，面對各種模型格式和一堆陌生的文件名，我的腦袋瞬間宕機。

每次下載模型時，我都在想：“這堆 .bin、.json、.txt 究竟是干啥的？”后來，隨著我不斷摸索，終于搞清楚了這些文件的門道。

今天，我就來幫大家捋清楚 Hugging Face 上模型的常見格式，以及每種格式里到底都裝了些什么。

常見模型格式概覽

在 Hugging Face 上，模型主要有以下幾種格式：

• PyTorch 格式
• TensorFlow 格式
• Flax（JAX）格式
• SafeTensors 格式
• ONNX 格式
• GGUF 格式

接下來，我們逐一拆解每種格式及其包含的關鍵文件。

PyTorch 格式

PyTorch 格式是 Hugging Face 上最常見的模型格式，適用于使用 PyTorch 框架的開發者。它的核心文件包括： 

pytorch_model.bin

模型的權重文件，包含了訓練過程中學到的參數，類似于模型的大腦。 

config.json

模型配置文件，記錄了網絡結構、層數、隱藏維度等關鍵信息，相當于模型的“身份證”。 

tokenizer_config.json

分詞器的配置信息，告訴模型如何處理輸入文本。

vocab.txt或vocab.json

模型使用的詞匯表，記錄了每個詞及其對應的編號。 

special_tokens_map.json

定義特殊標記（如 [CLS]、[SEP]、[PAD] 等）的映射規則。

merges.txt

僅限 BPE 分詞器，描述詞匯合并規則，是 BPE 分詞算法的關鍵文件。

TensorFlow 格式

TensorFlow 模型在 Hugging Face 上也很常見，特別是那些使用 Keras 的開發者更喜歡這種格式。它的主要文件包括： 

tf_model.h5或saved_model.pb等

模型的權重文件，包含了訓練過程中學到的參數，類似于模型的大腦。 

config.json

模型配置文件，記錄了網絡結構、層數、隱藏維度等關鍵信息，相當于模型的“身份證”。

注：其他文件作用與 PyTorch 版本相同。

Flax（JAX）格式

Flax 是基于 JAX 的神經網絡庫，專為高性能、加速計算而生。Flax 格式的 Hugging Face 模型通常包含以下文件： 

flax_model.msgpack

模型的權重文件，使用 MessagePack 格式，兼顧高效與緊湊。 

config.json

模型配置文件，記錄了網絡結構、層數、隱藏維度等關鍵信息，相當于模型的“身份證”。 

tokenizer_config.json

分詞器的配置信息，告訴模型如何處理輸入文本。

注：其他配置文件與 PyTorch、TensorFlow 格式類似。

SafeTensors 格式

SafeTensors 是 Hugging Face 推出的新一代安全格式，主打“安全、快速、內存友好”。 

model.safetensors

模型的核心權重文件，避免了 .bin 文件在加載時的潛在安全風險。 

config.json

模型配置文件，記錄了網絡結構、層數、隱藏維度等關鍵信息，相當于模型的“身份證”。 

tokenizer_config.json

分詞器的配置信息，告訴模型如何處理輸入文本。

vocab.txt或vocab.json

模型使用的詞匯表，記錄了每個詞及其對應的編號。

special_tokens_map.json

定義特殊標記（如 [CLS]、[SEP]、[PAD] 等）的映射規則。

merges.txt

僅限 BPE 分詞器，描述詞匯合并規則，是 BPE 分詞算法的關鍵文件。

注：配置、詞匯表和特殊標記映射等文件仍與 PyTorch 格式類似。

SafeTensors 格式以其更高效的加載速度和更安全的數據結構，逐漸成為 Hugging Face 上的新寵。

ONNX 格式

ONNX是一種開放的模型交換格式，旨在幫助不同框架之間的模型互操作。ONNX 格式的 Hugging Face 模型通常包含： 

model.onnx

核心模型權重文件，支持多平臺部署（如 TensorRT、ONNX Runtime 等）。

config.json

模型配置文件，記錄了網絡結構、層數、隱藏維度等關鍵信息，相當于模型的“身份證”。 

tokenizer_config.json

分詞器的配置信息，告訴模型如何處理輸入文本。

注：配置、詞匯表和特殊標記映射等文件仍與 PyTorch 格式類似。

GGUF 格式

GGUF是一種專為 GPT 類模型設計的新型格式，強調易用性和高效部署。它的主要包括： 

model.gguf

核心模型權重文件，優化了 GPT 系列模型的參數存儲，適合高效推理和快速加載。自包含所有數據，包括配置和分詞器信息。

注：GGUF 格式特別適合 GPT 模型在輕量化環境下的部署，性能優異且便于遷移。

模型格式對比表

通過這篇文章，我們一起了解了 Hugging Face 上常見的模型格式，從 PyTorch 的靈活易用到 SafeTensors 的安全高效，再到 ONNX 和 GGUF 在跨平臺與輕量化部署上的獨特優勢，每種格式都有其獨到之處。

希望這篇指南能讓你在面對琳瑯滿目的 `.bin`、`.h5`、`.onnx` 和 `.gguf` 文件時不再迷茫，輕松選出最適合你的“武器”。祝你在模型的世界里探索愉快，跑得又快又穩！