用户需要整理AI智能语言大模型的文件结构目录。

首先，我得回忆一下之前整理的结构目录，但这次的重点是文件结构，可能涉及模型文件、配置文件、数据文件等。用户提供的参考搜索结果中有几个相关的信息，比如‌提到了不同框架的文件格式，如.pt、.pth、SavedModel等，还有‌2详细讲了Stable Diffusion的模型文件路径和类型，比如CKPT、VAE、LoRA。另外提到了模型目录的结构，包括JSON描述符和项目目录结构。

接下来需要把这些信息综合起来。首先，确定文件结构的主要组成部分。参考‌中的模型目录结构，可能包括模型文件、配置文件、数据目录、工具脚本等。比如，模型文件可能分为预训练模型、微调模型、量化模型等，每种有不同的格式和路径。配置文件可能包括超参数、训练配置、推理配置等，如JSON或YAML文件。数据目录可能包含预处理后的数据、原始数据、词表文件等，参考‌中的HDF5和FFRecord格式。

还要考虑训练和推理相关的文件，比如检查点文件（Checkpoint），这在‌4中提到过，千卡训练下的Checkpoint写入，可能涉及大文件的存储和管理。另外，多模态模型可能会有多模态数据存储，如图像、语音等，如‌5中的VisualGLM-6B。

开源生态方面，参考‌需要包括开源模型的目录结构，比如LLaMA、ChatGLM的模型文件存放位置，以及工具链如Hugging Face的Transformers库的结构。治理与安全层可能涉及敏感词过滤的配置文件或黑白名单，如‌7提到的内容过滤机制。

需要确保每个部分都有对应的引用角标，比如模型文件部分引用‌，检查点引用‌，多模态引用‌等。同时，避免重复引用同一来源，比如‌1和‌2都涉及文件格式，但不同框架，可以分开引用。还要注意用户提到现在是2025年3月，部分信息可能较新，如DeepSeek-R1在‌7中提到，可能需要考虑其文件结构特点。

最后，组织成结构清晰的目录，使用有序或无序列表，分层次呈现。可能需要分为核心模型文件、训练相关文件、推理相关文件、多模态扩展、开源生态等部分，每个部分下列举具体文件类型和路径，并加上对应的角标引用。确保每个段落都有引用，避免只在某一段集中标注。同时，注意用户要求不要用“根据搜索结果”之类的表述，而是直接用角标。

AI智能语言大模型文件结构目录
一、核心模型文件
‌模型本体文件‌
.pt/.pth：PyTorch框架的标准保存格式，包含完整模型参数与权重（如ChatGLM-6B、通义千问）‌
SavedModel：TensorFlow的序列化格式，支持跨平台部署（如百度文心、Google PaLM）‌
ONNX：跨框架标准化格式，用于高性能推理（阿里云、商汤科技常用）‌
‌辅助组件文件‌
VAE.pt：变分自编码器文件，用于潜空间数据转换（如Stable Diffusion模型）‌
LoRA：低秩适配微调文件，增强特定任务生成效果‌2
Tokenizer：分词器配置文件（如tokenizer.json），定义词表与分词规则‌
二、训练相关文件
‌参数与检查点‌
config.json：模型超参数配置文件（如层数、注意力头数）‌
checkpoint：训练中间状态快照（含优化器状态、学习率等），支持断点续训‌
‌数据预处理文件‌
train.ffrecord：FFRecord格式训练数据集，支持高并发随机读取‌
vocab.txt：词表文件，定义输入输出的映射关系‌
preprocessed/：预处理后的标准化数据存储目录‌
三、推理与部署文件
‌优化与加速文件‌
quantized.pt：量化后的轻量级模型文件（适用于移动端/边缘计算）‌
KV_Cache：长上下文推理缓存文件（如128KB token窗口持久化存储）‌
‌服务配置文件‌
api_config.yaml：API接口参数定义（如并发数、超时设置）‌
model_serving/：部署脚本目录（含Dockerfile、Kubernetes配置）‌
四、多模态扩展文件
‌跨模态资源‌
visual_encoder.onnx：图像编码器文件（如VisualGLM-6B的多模态组件）‌
speech2text.pb：语音转文本模型文件（TensorFlow SavedModel格式）‌
‌对齐配置文件‌
multimodal_alignment.json：定义文本-图像-语音的跨模态映射规则‌
五、开源生态文件
‌社区模型目录‌
model_catalog/：标准化模型描述文件目录（含JSON格式元数据）‌
huggingface/：Transformers库适配的模型与工具链文件‌
‌开发者工具包‌
prompt_templates/：Prompt工程模板库（含领域专用提示词）‌
finetune_scripts/：微调脚本集（支持LoRA、RLHF等技术）‌
六、治理与日志文件
‌安全管控文件‌
sensitive_words.txt：敏感词过滤规则库‌
audit_logs/：生成内容溯源与审核日志目录‌
‌资源监控文件‌
carbon_footprint.csv：训练/推理过程的碳排放追踪记录‌
gpu_usage.log：GPU/TPU集群算力消耗日志‌
注：本目录综合模型开发、训练、部署全流程，覆盖主流框架与场景需求，文件类型与路径可根据具体项目调整‌