HuggingFace Safetensors：保护隐私的深度学习模型训练工具

Safetensors是HuggingFace推出的一种新的模型存储格式。与传统的模型存储格式相比，Safetensors不包含执行代码，因此在加载模型时无需进行反序列化操作，从而实现更快的加载速度。目前，Safetensors已经成为主流的Stable Diffusion模型存储格式。

在过去，模型的存储格式通常包含模型的权重参数以及执行代码，这使得模型文件相对较大且加载速度较慢。而Safetensors的出现解决了这一问题。Safetensors只包含模型的权重参数，而执行代码则由加载模型的框架或库提供。这样一来，模型文件的大小大大减小，加载模型的速度也大幅提升。

使用Safetensors格式存储的模型可以在HuggingFace的模型库中找到。用户可以通过简单的命令或API调用来下载并加载这些模型。加载模型时，框架或库会自动解析Safetensors格式，并根据具体的执行环境提供相应的执行代码，从而实现模型的快速加载和使用。

Safetensors的优势

Safetensors作为一种新的模型存储格式，具有以下几个优势：

• 快速加载：由于Safetensors不包含执行代码，加载模型时无需进行反序列化操作，因此加载速度更快。
• 节省存储空间：相比传统的模型存储格式，Safetensors只包含模型的权重参数，文件大小更小，节省存储空间。
• 跨平台兼容：Safetensors可以在不同的执行环境中使用，无论是在本地计算机上还是在云端服务器上，都可以轻松加载和使用。
• 易于使用：用户只需使用简单的命令或API调用，即可下载和加载Safetensors格式的模型，无需关心具体的执行代码。

总之，HuggingFace的Safetensors是一种创新的模型存储格式，通过去除执行代码，实现了模型加载速度的大幅提升，并节省了存储空间。作为主流的Stable Diffusion模型存储格式，Safetensors在各种执行环境中都能发挥出色的性能，为用户带来更好的模型使用体验。