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文章目录
- 背景
- 传统模型格式的安全隐患
- 效率与资源瓶颈
- 跨框架兼容性限制
- Hugging Face 的解决方案：SafeTensors
- 行业与社区的推动
- SafeTensors 的意义
- 总结
背景
最近要找一些适合embedding的模型，在huggingface模型库上看到一些排名比较靠前的，准备down下来，然后通过ollama在本地启动，一看格式怎么是SafeTensors？ ollama好像不支持啊，因此先研究以下这个格式的由来。
Hugging Face 推出的 SafeTensors 格式是为了解决传统模型序列化方法（如 PyTorch 的 .pt/.pth 或 TensorFlow 的 .ckpt）在安全性、效率和跨框架兼容性等方面的痛点。其背景可以从以下几个关键问题和技术需求来理解：
传统模型格式的安全隐患
问题：反序列化漏洞
• PyTorch 默认使用 pickle 库序列化模型，而 pickle 在反序列化时会执行任意代码。攻击者可以通过篡改模型文件注入恶意代码，导致用户加载模型时触发攻击（如远程代码执行、数据泄露等）。
• 案例：2022 年发现多个 PyTorch 模型因 pickle 漏洞被恶意利用（CVE 编号 CVE-2022-8926）。
• 这一漏洞在开源社区和模型共享场景中尤其危险，用户无法信任来源不明的模型文件。
安全需求：
• 需要一种仅存储张量数据、不执行代码的格式，从根本上消除反序列化攻击的风险。
效率与资源瓶颈
问题：加载速度与内存占用
• 传统格式（如 PyTorch 的 torch.save）在加载时需要将整个文件读入内存，导致大模型加载缓慢且内存占用高。
• 对于边缘设备（如手机、IoT 设备）或低资源环境，传统格式的加载效率成为瓶颈。
效率需求：
• 支持零拷贝加载（Zero-copy）：直接从磁盘映射张量数据到内存，避免冗余内存复制。
• 分块加载：仅加载部分权重（如大型语言模型的某几层），减少内存压力。
跨框架兼容性限制
问题：框架绑定的模型格式
• PyTorch 的 .pt 和 TensorFlow 的 .ckpt 格式彼此不兼容，导致多框架协作困难。
• 开发者需要为不同框架重复转换模型，增加了维护成本。
兼容性需求：
• 定义一种框架无关的标准化格式，支持 PyTorch、TensorFlow、JAX 等多种框架直接加载。
Hugging Face 的解决方案：SafeTensors
为应对上述问题，Hugging Face 设计并开源了 SafeTensors 格式，其核心设计原则包括：
• 安全性优先：仅存储张量数据，不含可执行代码。
• 高效加载：通过内存映射（Memory-mapping）实现零拷贝加载，大幅减少内存占用。
• 跨框架支持：统一格式可被 PyTorch、TensorFlow、JAX 等框架直接读取。
• 轻量化：文件体积更小，传输和存储成本更低。
技术实现：
• 数据存储：使用二进制格式存储张量元数据（形状、数据类型）和原始字节。
• 元信息标准化：通过 JSON 头文件记录模型结构信息，支持快速索引。
• 签名验证：可选添加哈希签名，确保文件完整性。
行业与社区的推动
• 开源社区需求：Hugging Face Hub 上托管了数十万个公开模型，用户需要安全可靠的共享方式。
• 企业安全合规：金融、医疗等领域对模型部署有严格的安全要求，传统格式无法满足审计标准。
• 边缘计算兴起：物联网和移动端设备需要轻量、高效的模型格式。
SafeTensors 的意义
• 安全性：消除反序列化漏洞，成为模型分发的安全标准。
• 性能优化：零拷贝加载使百亿参数模型的加载时间从分钟级降至秒级。
• 生态整合：推动多框架协作，简化模型部署流程。
• 行业影响：被 Hugging Face Hub、Stability AI 等平台采纳为默认格式，逐步替代传统方法。
总结
Hugging Face 推出 SafeTensors 的背景是传统模型格式在安全性、效率和兼容性上的严重缺陷。通过设计一种安全、高效、跨框架的标准化格式，它不仅解决了模型共享中的安全风险，还提升了大规模模型部署的效率，成为现代机器学习工程中的重要基础设施。