Safetensors是一種專為存儲大型張量數據設計的文件格式，由Hugging Face團隊開發，旨在提供安全高效的模型參數存儲解決方案。下面將詳細介紹Safetensors格式及其特點，并全面梳理當前主流的大模型文件格式。

一、Safetensors格式詳解

1. 基本概念與設計背景

Safetensors是一種專為存儲和加載大型張量(tensors)而設計的文件格式，文件擴展名通常為.safetensors。它解決了傳統存儲格式(如PyTorch的.pt/.pth文件)存在的幾個關鍵問題：

• 安全性問題：傳統格式使用Python的Pickle模塊進行序列化，可能在加載時執行任意代碼，帶來安全風險
• 效率問題：處理極大規模模型時，傳統格式的加載速度和內存效率可能成為瓶頸
• 可移植性問題：不同框架和工具對模型文件格式的支持程度不一，導致跨平臺共享復雜

2. 核心特性

Safetensors具有以下顯著特點：

• 安全性：采用純二進制格式，不依賴Pickle序列化，避免了潛在代碼執行風險
• 高效性：支持零拷貝(zero-copy)加載和內存映射(memory mapping)，顯著提升大模型加載速度
• 跨平臺/跨框架：適用于PyTorch、TensorFlow等多種深度學習框架
• 簡潔性：文件結構簡單明了，便于理解和實現

3. 文件結構

Safetensors文件采用精心設計的二進制格式，主要由以下幾部分組成：

• 頭部信息(Header)：包含文件元數據和校驗信息，如格式版本、數據長度等
• 張量索引表(Tensor Metadata)：記錄每個張量的名稱、數據類型、形狀和偏移量
• 張量數據區(Tensor Data)：實際存儲張量數據的連續內存塊

這種結構設計使得Safetensors能夠快速定位特定張量，同時高效加載數據。

4. 使用示例

保存Safetensors文件

import torch
from safetensors.torch import save_file# 定義PyTorch模型權重
weights = {"weight1": torch.randn(3, 3), "weight2": torch.ones(5)}# 保存為safetensors格式
save_file(weights, "model.safetensors")

加載Safetensors文件

from safetensors.torch import load_file# 加載safetensors文件
loaded_weights = load_file("model.safetensors", device="cpu")for key, value in loaded_weights.items():print(f"{key}: {value}")

部分加載優化

對于大型模型，可以只加載需要的部分張量：

from safetensors import safe_openwith safe_open("model.safetensors", framework="pt", device=0) as f:tensor_slice = f.get_slice("embedding")vocab_size, hidden_dim = tensor_slice.get_shape()tensor = tensor_slice[:, :hidden_dim]

5. 優勢與局限性

主要優勢：

• 安全性高，避免惡意代碼執行風險
• 加載速度快，支持內存映射和零拷貝
• 文件體積緊湊，存儲效率高
• 跨框架支持良好

局限性：

• 生態系統相對較新，社區支持不如傳統格式廣泛
• 主要與PyTorch集成良好，對其他框架支持仍在完善
• 不支持存儲自定義對象和復雜結構

二、大模型主流文件格式全覽

除了Safetensors外，當前大模型領域主要使用以下幾種文件格式：

1. PyTorch原生格式(.pt/.pth)

• 特點：PyTorch默認序列化格式，使用Python的Pickle模塊，可保存完整模型結構或僅權重(state_dict)
• 優點：與PyTorch生態無縫集成，靈活性高
• 缺點：存在安全風險(反序列化漏洞)，大文件加載較慢
• 適用場景：PyTorch框架內的訓練、微調和調試
• 代表模型：Meta的Llama系列、通義千問(Qwen)等

2. GGUF格式

• 特點：GGML的升級版，專為本地推理優化，支持元數據和靈活量化策略
• 優點：加載速度快、內存占用低，支持多GPU和量化(如4-bit)
• 缺點：主要面向CPU/本地推理，生態相對局限
• 適用場景：邊緣設備部署、低延遲本地應用
• 代表工具：llama.cpp、alpaca.cpp

3. ONNX格式(.onnx)

• 特點：開放神經網絡交換格式，將模型轉換為計算圖形式
• 優點：跨框架兼容性好，支持多硬件加速，推理性能高
• 缺點：轉換過程復雜，動態結構支持有限
• 適用場景：跨框架部署、硬件加速推理
• 代表運行時：ONNX Runtime

4. TensorFlow格式

包括多種子類型：

• SavedModel：TensorFlow標準導出格式，包含完整模型
• .ckpt：檢查點格式，保存權重和訓練狀態
• 優點：與TensorFlow生態深度集成
• 缺點：依賴TensorFlow環境
• 代表模型：Google的PaLM、BERT等

5. Hugging Face格式(.bin/.json)

• 組成：

  • pytorch_model.bin：模型權重
  • config.json：模型結構配置
  • tokenizer.json：分詞器配置

• 優點：與Transformers庫無縫集成

• 缺點：文件體積較大

• 適用場景：Hugging Face生態系統中的模型共享

6. HDF5格式(.h5)

• 特點：通用科學數據存儲格式，曾為Keras默認格式
• 優點：跨平臺兼容性好
• 缺點：逐漸被其他格式取代
• 適用場景：科研存檔和兼容性要求高的場景

三、主流格式對比與選型建議

1. 關鍵特性對比表

格式	量化支持	安全性	跨框架	加載速度	適用場景	代表模型/工具
Safetensors	部分	高	是	快	安全敏感部署、開源共享	Hugging Face生態模型
GGUF	是	中	否	極快	本地/邊緣推理	Llama系列、alpaca.cpp
PyTorch(.pt)	否	低	否	中等	PyTorch訓練/調試	Llama, Qwen
ONNX	否	高	是	快	跨框架/硬件加速	多框架轉換模型
TensorFlow	否	中	否	中等	TensorFlow生態	PaLM, BERT
HF(.bin)	否	中	部分	中等	Hugging Face生態	Transformers庫模型

2. 選型建議

根據具體需求選擇最合適的格式：

1. 安全優先：選擇Safetensors，避免生產環境中的代碼注入風險
2. 本地推理：GGUF憑借內存映射和量化支持，適合資源受限的邊緣設備
3. 跨框架部署：ONNX或Safetensors提供良好的跨框架兼容性
4. 框架綁定：根據主要使用的深度學習框架選擇原生格式(如PyTorch→.pt, TensorFlow→SavedModel)
5. 長期存儲：優先使用標準化格式(Safetensors或GGUF)，避免技術迭代導致的兼容性問題

四、技術發展趨勢

大模型文件格式的發展呈現以下趨勢：

1. 安全性提升：Safetensors等安全格式逐漸取代存在風險的Pickle序列化格式
2. 量化技術普及：GGUF等支持量化的格式在邊緣計算中廣泛應用
3. 跨框架兼容性：ONNX和Safetensors等格式推動模型在不同框架間的無縫遷移
4. 加載效率優化：零拷貝、內存映射等技術顯著提升大模型加載速度

隨著大模型技術的不斷發展，文件格式的選擇將更加注重安全性、效率與跨平臺兼容性的平衡。Safetensors作為新興的安全高效格式，正在獲得越來越廣泛的應用，有望成為未來大模型存儲的主流格式之一。