在AI大模型中，.safetensors、.ckpt、.gguf、.pth 和 .bin 文件都是用于保存和加载模型参数的文件格式，它们之间的区别和转换方式如下：

.safetensors 文件：

这是 TensorFlow 2.x 中新增的文件格式，用于保存模型参数和优化器状态。

它采用的是 TensorFlow 的自定义序列化格式，不能直接用于其他框架。

可以使用 TensorFlow 的 tf.train.Checkpoint 类来加载和保存 .safetensors 文件。

.ckpt 文件：

这是 TensorFlow 1.x 中用于保存模型参数和优化器状态的文件格式。

它采用的是 TensorFlow 的自定义序列化格式，不能直接用于其他框架。

可以使用 TensorFlow 的 tf.train.Saver 类来加载和保存 .ckpt 文件。

可以使用 TensorFlow 2.x 的 tf.compat.v1.train.Saver 类来加载和保存 .ckpt 文件。

.gguf 文件：

这是 Google 的 GFST（Google Finite State Transducer）格式，用于保存语言模型。

它采用的是 Google 的自定义序列化格式，不能直接用于其他框架。

可以使用 Google 的 fstcompile 和 fstrain 工具来加载和保存 .gguf 文件。

.pth 文件：

这是 PyTorch 中用于保存模型参数和优化器状态的文件格式。

它采用的是 PyTorch 的自定义序列化格式，不能直接用于其他框架。

可以使用 PyTorch 的 torch.save 函数来加载和保存 .pth 文件。

.bin 文件：

这是一种通用的二进制文件格式，可以用于保存模型参数和优化器状态。

它可以被多种框架所使用，例如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 等。

可以使用 NumPy 或 PyTorch 等框架的函数来加载和保存 .bin 文件。

对于这些文件格式之间的转换，可以使用以下方法：

.ckpt 文件到 .pth 文件：

可以使用 TensorFlow 2.x 的 tf.compat.v1.train.Saver 类来加载 .ckpt 文件，然后使用 PyTorch 的 torch.Tensor.cpu 函数将模型参数转换为 CPU 张量，最后使用 PyTorch 的 torch.save 函数保存为 .pth 文件。

.pth 文件到 .ckpt 文件：

可以使用 PyTorch 的 torch.load 函数加载 .pth 文件，然后使用 TensorFlow 2.x 的 tf.convert_to_tensor 函数将模型参数转换为 TensorFlow 张量，最后使用 TensorFlow 2.x 的 tf.train.Checkpoint 类保存为 .ckpt 文件。

.ckpt 文件或 .pth 文件到 ONNX 模型：

可以使用 TensorFlow 2.x 的 tf2onnx.convert 函数或 PyTorch 的 torch.onnx.export 函数将模型转换为 ONNX 模型，然后使用 ONNX 的 onnxruntime.InferenceSession 类加载和使用 ONNX 模型。

ONNX 模型到 .pth 文件或 .ckpt 文件：

可以使用 ONNX 的 onnxruntime.InferenceSession 类加载 ONNX 模型，然后使用 PyTorch 的 torch.Tensor 或 TensorFlow 2.x 的 tf.convert\_to\_tensor 函数将模型参数转换为 PyTorch 或 TensorFlow 张量，最后使用 PyTorch 的 torch.save 函数或 TensorFlow 2.x 的 tf.train.Checkpoint 类保存为 .pth 文件或 .ckpt 文件。

.gguf 文件到 ONNX 模型：

可以使用 Google 的 fst2onnx 工具将 .gguf 文件转换为 ONNX 模型，然后使用 ONNX 的 onnxruntime.InferenceSession 类加载和使用 ONNX 模型。

ONNX 模型到 .gguf 文件：

可以使用 ONNX 的 onnxruntime.InferenceSession 类加载 ONNX 模型，然后使用 Google 的 onnx2fst 工具将 ONNX 模型转换为 .gguf 文件。

需要注意的是，由于不同框架之间的 API 和序列化格式的差异，在进行转换时可能需要进行一些额外的处理，例如调整数据类型、调整形状、调整维度等。