GGUF（GPT-Generated Unified Format）

GGUF（GPT-Generated Unified Format）は、大規模言語モデル（LLM）を効率的に実行するための新しいフォーマットである。GPTQ、GGML、GGJT などの従来の量子化フォーマットの後継として開発され、特に LLAMA（Metaの大規模言語モデル） などのモデルをローカル環境で高速に動作させるために設計されている。

GGUFの特徴

1. 高い互換性
   • GGUFは GGML（GPT-Generated Model Loader）の後継であり、GGMLベースのツール（例：llama.cpp）と互換性がある。
   • llama.cpp や LM Studio などのソフトウェアで直接利用可能である。
2. 高効率な量子化（Quantization）
   • 量子化とは、モデルのサイズを小さくし、推論（実行）の速度を向上させる技術である。
   • GGUFは低ビット量子化（例：4ビット、8ビット）をサポートし、メモリ使用量を大幅に削減できる。
3. エコシステムの拡張
   • GGUFは、Hugging Faceなどのモデル配布プラットフォームで利用可能である。
   • llama.cpp、KoboldCpp、LM Studio など、ローカルでLLMを動作させる多くのツールで標準フォーマットとして採用されている。
4. ストレージとロードの最適化
   • GGUFフォーマットは従来のGGMLやGPTQよりもファイル構造が整理されており、モデルのロード速度が向上している。
   • CPU・GPUの両方での効率的な推論が可能である。

GGUFと他のフォーマットとの比較

フォーマット	特徴
GGUF	最新の量子化フォーマット、高速ロード、低メモリ使用、llama.cpp互換
GGML	旧フォーマット、シンプルだが機能が限定的
GPTQ	高精度な量子化（4bit）、GPU推論向け
ONNX	汎用AIフォーマット、多くのフレームワークで使用可能
FP16（Float16）	高精度だがメモリ使用量が大きい

GGUFの使い方

1. GGUF対応のモデルをダウンロード

GGUF形式のモデルは、多くが Hugging Face（huggingface.co）で配布されている。

2. GGUF対応のツールで実行

• LM Studio でロード
  GGUF形式のモデルをLM Studioにインポートし、ローカルで推論を行う。
• llama.cpp を使用
  ターミナルでllama.cppを使い、GGUFモデルを推論する。

3. Pythonから利用

PythonでもGGUFモデルを利用することが可能である。
以下はllama_cppライブラリを用いた使用例である。

import llama_cpp
 
# GGUFモデルのパスを指定してロード
llm = llama_cpp.Llama(model_path="path/to/model.gguf")
 
# モデルに対するプロンプトを入力
output = llm("Hello, how are you?")
print(output)

Pythonスクリプトから直接GGUFモデルを活用することで、より柔軟なカスタマイズが可能となる。

まとめ

• GGUFは、大規模言語モデル（LLM）をローカル環境で効率的に動作させるための最新フォーマットである。
• llama.cpp、LM Studio などのツールで利用でき、Hugging FaceなどからGGUFモデルを入手し、CPU・GPUの両方で実行可能である。
• 量子化により、低スペックPCでも扱いやすくなっているため、ローカル環境でAIを動作させる際に適した選択肢となる。
• 高速ロードやメモリ使用の最適化が施されており、さまざまなLLMプロジェクトに対応可能である。