safetensors：安全存储张量的新型工具

在深度学习和机器学习中，模型的权重和参数通常以张量的形式存储。为了方便地保存和加载这些张量，我们经常使用pickle或类似工具。然而，pickle存在一定的安全隐患，因为它可以存储任何Python对象，包括恶意代码。为了解决这个问题，一种新型的简单格式——safetensors被开发出来，它是一种专门用于安全存储张量的工具。
一、安装
安装safetensors可以通过pip或conda进行。

1. pip安装
   在命令行中输入以下命令即可：
   pip install safetensors
2. conda安装
   conda install -c chuggingface safetensors
   二、使用案例
   下面是一个简单的例子，展示如何使用safetensors来加载一个模型权重文件。
   首先，我们需要安装必要的库。在这个例子中，我们将使用transformers库中的BERT模型作为示例：
   from transformers import BertTokenizer, BertModel
   model = BertModel.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
   然后，我们将模型权重保存为safetensors格式：
   import safetensors
   safetensors.save(model.state_dict(), ‘model.safetensors’)
   接下来，我们可以加载这些权重：
   weights = safetensors.load(‘model.safetensors’, device=’cpu’)
   model.load_state_dict(weights)
   在这个例子中，我们首先导入了必要的库和模型。然后，我们使用safetensors的save函数将模型权重保存为safetensors格式。最后，我们使用safetensors的load函数加载这些权重，并使用load_state_dict方法将它们加载到模型中。
   需要注意的是，safetensors支持多种设备类型，包括CPU、GPU等。在使用safetensors时，我们需要指定加载权重的设备类型。在上面的例子中，我们使用device=’cpu’来指定在CPU上加载权重。如果要在GPU上加载权重，可以将device参数设置为’cuda’（或具体的GPU ID）。
   safetensors不仅安全，而且速度快。它使用了零拷贝技术，能够快速地加载和保存张量。在上面的例子中，我们使用了datetime模块来测量加载权重的耗时。通过比较使用pickle和safetensors的加载时间，我们可以发现safetensors的速度优势。
   safetensors是一个方便且安全的工具，用于存储和加载深度学习模型的权重和参数。通过上面的例子，我们可以了解到它的基本用法和优势。在实际应用中，我们推荐使用safetensors来存储和加载模型权重，以确保数据的安全性并获得更好的性能。