Safetensors 使用趋势与开发者感知的实证研究
软件工程
2025-01-07 v1
摘要
开发者通过多种模型共享平台 (如 Hugging Face) 分享预训练机器学习 (ML) 模型, 以促进协作开发。分享模型需先进行序列化。虽然 Python 中有多种序列化方法, 但大多数不安全。为缓解此类不安全性, Hugging Face 发布了 safetensors 以缓解不安全序列化格式所构成的威胁。本文在此背景下调查开发者对 Hugging Face 上 safetensors 采用趋势, 以了解 ML 开发社区的安全实践以及开发者对新序列化方法的反应。我们的结果发现, 更多开发者正在采用 safetensors, 许多 safetensor 采用是通过 Hugging Face 转换工具自动转换现有模型实现的。然而, 我们也发现多数开发者忽略转换工具的拉取请求, 而且尽管许多开发者面临使用 safetensors 的问题，他们仍渴望学习和采纳该格式。
引用
@article{arxiv.2501.02170,
title = {An Empirical Study of Safetensors' Usage Trends and Developers' Perceptions},
author = {Beatrice Casey and Kaia Damian and Andrew Cotaj and Joanna C. S. Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02170},
year = {2025}
}