SafeTensors 讓 AI 模型權重成為資料，而非可執行程式碼

開放的模型分享讓 PyTorch pickle 檢查點成為散布信任的管道。Pickle 雖然方便，但 Hugging Face 的安全文件說明，反序列化 pickle 可能執行程式碼，包括 eval 或 exec 等危險的內建函式。

SafeTensors 的答案是縮小格式範圍。它安全地儲存張量，透過零拷貝存取維持快速載入，並允許部分載入，因此大型模型分片不必一次全部反序列化。其巧妙之處在於減法：模型權重只成為資料。

在 2023 年 Trail of Bits 稽核之後，Hugging Face、EleutherAI 與 Stability AI 著手讓 SafeTensors 成為預設的模型儲存格式。文件列出廣泛的專案支援，而 Hugging Face 的序列化 API 如今基於安全理由建議採用安全序列化。

權重永遠不應被執行

它移除了任意程式碼執行，而非試圖將惡意 pickle 匯入列入黑名單。

零拷貝與延遲載入讓安全變得比以往更快，而非更慢。

極小的格式表面讓外部稽核得以實際進行。

Hub 轉換工作流程讓既有模型得以遷移，無須等待每位作者學會新工具。

當檔案在網際網路規模下分享時，移除整個攻擊類別勝過試圖檢查每一個危險檔案。

隨著開放模型成長，SafeTensors 在 AI 工具鏈中普及。Hugging Face 文件列出 Transformers、Diffusers、llama.cpp、ComfyUI 及其他專案的採用，而 2023 年的稽核文章表示 Transformers 將朝向預設以 SafeTensors 儲存模型。