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本文简要介绍了模型权重存储新格式 Safetensors，它具备安全、加载速度快等多个优点；并且可以在 HuggingFace 上面看到越来越多的模型使用Safetensors格式进行存储。 在本文中，我们探讨了当今使用的一些常见 AI 模型格式，包括 GGUF、PyTorch、Safetensors 和 ONNX。 每种格式都有其自身的优缺点，因此根据具体的用例和硬件需求选择合适的格式至关重要。 Safetensors 是一种新的格式，用于安全地存储 Tensor（相比于 pickle），而且速度很快（零拷贝）。 有很多开源库都开始使用 Safetensors 格式，例如 huggingface/ transformers 、hpcaitech/ ColossalAI。

总的来说，.safetensors 是针对huggingface transformers类模型的权重存储需求而设计的一种简单的跨框架文件格式，抛弃了 torch.save 支持的非常多大模型用不到的特性，所以才能够变得简单、高效。 在深入探究 MindSpore 中 ckpt 和 safetensors 权重保存流程之前，掌握一些关键的前置知识是十分必要的。 这些知识不仅能帮助我们理解源码的工作原理，还能让我们明白不同技术在深度学习模型保存过程中所起到的重要作用。 简而言之，Safetensors是一种存储深度学习应用中使用的大型张量的新方法。 与其他技术相比，它具有更快、更高效和用户友好的特点。

Safetensors是一种由Hugging Face推出的新型的安全的模型存储格式。 它特别关注模型的安全性和隐私保护，同时保证了加载速度。

了解了safetensors文件的格式，前面的一些操作如读取metadata、get_tensor等操作的含义也就比较明确了，下面用一个例子来说明。 加上安全性更高，于是Safetensors文件渐渐成为了在大规模模型存储领域中的一种重要文件格式。 目前safetensors格式文件可以在多种深度学习框架之间共享（包括Pytorch，Tensorflow）。 本文将详细讲解如何通过Transformers框架将Safetensors模型转换为GGUF格式，并深入探讨转换过程中的关键技术细节。 二、转换原理与核心流程

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