신경망 저장 포맷 편집하기 (부분)

==저장 포맷의 기술적 특징 및 비교==
{| class="wikitable sortable"
!포맷명!!주요 특징!!장점!!단점
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|ONNX||프레임워크 독립형, 구조+가중치 포함||이동성 높음, 다양한 런타임 지원||커스텀 연산 지원이 제한될 수 있음
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|NNEF||Khronos 표준, 구조·연산·파라미터 포함||하드웨어·플랫폼 독립적||생태계가 ONNX보다 제한적
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|HDF5(.h5)||구조+가중치+옵티마이저 저장||사용이 간단함||대형 모델에서는 비효율적일 수 있음
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|.pt/.pth (PyTorch)||PyTorch 전용, state_dict 저장||연구용에 적합, 직관적||보안 취약, 프레임워크 간 이동 어려움
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|safetensors||텐서만 저장, 안전한 이진 포맷||빠른 로딩, 보안성 우수||구조 정보 별도 정의 필요
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|GGUF||언어모델 특화, 메타데이터 포함||LLM 배포에 적합||일반 모델에는 부적합
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