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Hugging Face Blog·2026年4月8日 09:00·約5分で読める

SafetensorsがPyTorch Foundationに参加

#モデル共有#セキュリティ#オープンソース#PyTorch#Hugging Face#MLインフラ
TL;DR

Hugging Faceが開発したモデル重み共有フォーマット「Safetensors」がPyTorch Foundationに移管され、Linux Foundation傘下のベンダーニュートラルなプロジェクトとしてコミュニティ全体に帰属することになった。

AI深層分析2026年4月9日 00:46
4
重要/ 5段階
深度40%
4
関連度30%
5
実用性20%
4
革新性10%
3

キーポイント

1

SafetensorsのPyTorch Foundation移管

SafetensorsがPyTorch FoundationのホストプロジェクトとしてLinux Foundation傘下に移管され、商標・リポジトリ・ガバナンスが単一企業ではなくコミュニティに帰属するベンダーニュートラルな体制となった。

2

セキュリティ重視のフォーマット設計

従来のpickleベースフォーマットの任意コード実行リスクを解消するため、JSONヘッダーと生テンサーデータからなるシンプルな設計で、ゼロコピーローディングとレイジーローディングを実現している。

3

広範な採用と標準化

Hugging Face Hubをはじめとするプラットフォームでデフォルトフォーマットとして採用され、ML全モダリティの数万モデルで使用されるオープンソースMLコミュニティの標準的な共有形式となっている。

4

コミュニティガバナンスの強化

Hugging Faceのコアメンテナーが技術運営委員会に残りつつ、より多くの企業や貢献者がプロジェクトのガバナンスに参加できる体制となり、コミュニティ全体の進化を反映する構造が確立された。

影響分析・編集コメントを表示

影響分析

この移管は、オープンソース機械学習エコシステムにおける重要なインフラストラクチャのガバナンスを単一企業からコミュニティ全体に移行する画期的な事例であり、モデル共有の安全性と透明性を長期的に保証する制度的基盤を確立する。業界標準フォーマットのベンダーニュートラル化により、より多くの組織が安心して参加・貢献できる環境が整備され、オープンAIの発展を加速させる効果が期待される。

編集コメント

オープンソースMLエコシステムの成熟を示す重要なマイルストーン。単なる技術的進化ではなく、ガバナンスと安全性の制度的基盤整備という、業界全体の持続可能性を高める戦略的動きとして評価できる。

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Upvote 9

本日、SafetensorsがDeepSpeed、Helion、Ray、vLLM、そしてPyTorch自体と共に、Linux Foundation傘下のファウンデーション・ホスト・プロジェクトとしてPyTorch Foundationに参加したことを発表します。

経緯

Safetensorsは、任意のコードを実行できないモデル重みを保存・共有する方法という具体的な必要性から生まれたHugging Faceプロジェクトとして始まりました。当時エコシステムを支配していたpickleベースのフォーマットでは、悪意のあるコードを実行する非常に現実的なリスクがありました。これはMLがまだ発展途上だった頃は許容できるリスクでしたが、オープンなモデル共有がMLコミュニティの活動の中心となるにつれ、受け入れられないものとなるでしょう。

私たちが構築したフォーマットは意図的にシンプルです:テンソルのメタデータを記述する100MBのハードリミットを持つJSONヘッダーと、その後に続く生のテンソルデータです。ディスクからテンソルを直接マッピングするゼロコピーローディング。チェックポイント全体をデシリアライズすることなく個々の重みを読み込めるレイジーローディングです。

私たちが完全には予想していなかったのは、これがどれほど広く採用されるかでした。今日、SafetensorsはHugging Face Hubやその他におけるモデル配布のデフォルトフォーマットであり、MLのあらゆるモダリティにわたる数万のモデルで使用されています。オープンソースMLコミュニティがモデルを共有するための標準的な方法となっています。

PyTorch Foundationを選んだ理由

私たちはSafetensorsが真にコミュニティに属することを望んでいます。このプロジェクトは常にオープンソースでしたが、コード貢献はその進化の一部に過ぎません。より多くの企業や貢献者をプロジェクトのガバナンスに加えることで、その進歩が、プロジェクトの上に構築するコミュニティ全体の広がりを反映することを確実にします。PyTorch Foundationへの参加は、Safetensorsがベンダーニュートラルな拠点を得たことを意味します。商標、リポジトリ、プロジェクトのガバナンスは、単一の企業ではなくLinux Foundationに委ねられます。Hugging Faceの2人のコアメンテナーであるLucとDanielは、テクニカルステアリングコミッティに留まり、引き続き日々のプロジェクトをリードしますが、Safetensorsは今や正式にそれに依存するコミュニティのものとなりました。

私たちは、すべての貢献者が既存のものの上に構築できるときに安全性が最もよく保証されると信じています。この原則は、今やプロジェクトのガバナンス自体に組み込まれています。

ユーザーと貢献者にとっての意味

大多数のユーザーにとって、何も変わりません。フォーマットは同じ、APIは同じ、Hubとの統合も同じで、破壊的変更はありません。現在Safetensorsフォーマットで保存されているモデルは、今までと全く同じように動作し続けます。

貢献者にとって、メンテナーになるための道筋は正式に文書化され、コミュニティの誰にでも開かれています。プロジェクトのガバナンスは、リポジトリ内のGOVERNANCE.mdとMAINTAINERS.mdに記載されています。Safetensors上に構築する組織にとって、Linux Foundation下の中立的なガバナンスは、完全にコミュニティ主導の安定した長期的基盤を提供します。

今後の展開

Safetensorsはエコシステム全体に採用された確立されたプロジェクトですが、私たちはまだそのごく初期段階にあると確信しています。

私たちはPyTorchチームと協力し、SafetensorsがtorchモデルのシリアライゼーションシステムとしてPyTorchコア内部で使用されるように取り組んでいます。

今後数ヶ月で大きな成長が見込まれ、その次の章にとってPyTorch Foundation以上の拠点は考えられません。今後のロードマップには、デバイスを意識したロードとセーブが含まれており、テンソルが不必要なCPUステージングを経ずに、CUDA、ROCm、その他のアクセラレーターに直接ロードできるようになります。

また、Tensor ParallelとPipeline ParallelローディングのためのファーストクラスAPIを構築しており、各ランクまたはパイプラインステージが必要な重みのみをロードします。そして、エコシステムの量子化の状況が進化し続ける中、FP8、GPTQやAWQのようなブロック量子化フォーマット、サブバイト整数型のサポートを正式化していきます。

これらはエコシステム全体が解決に関わる問題であり、PyTorch Foundation内にいることは、他のホストプロジェクトと並行ではなく協力してこれらに取り組めることを意味します。

Safetensorsはオープンソースであり、バグ報告やドキュメンテーションから新機能やガバナンスへの参加まで、あらゆるレベルでの貢献を歓迎します。

GitHub: github.com/huggingface/safetensors

ドキュメンテーション: huggingface.co/docs/safetensors

PyTorch Foundation: pytorch.org/foundation

もしあなたがSafetensors上に構築する開発者、研究者、または組織であり、その方向性の決定にもっと深く関与したいのであれば、イシューを開く、議論を始める、またはメンテナーに直接連絡してください。このプロジェクトは常に、それを使用するコミュニティに属してきました。ガバナンスも今やそのことを反映しているのです。

原文を表示

Back to Articles Safetensors is Joining the PyTorch Foundation

Upvote 9

Today, we're announcing that Safetensors has joined the PyTorch Foundation as a foundation-hosted project under the Linux Foundation, alongside DeepSpeed, Helion, Ray, vLLM, and PyTorch itself.

How we got here

Safetensors started as a Hugging Face project born out of a concrete need: a way to store and share model weights that couldn't execute arbitrary code. The pickle-based formats that dominated the ecosystem at the time meant that there was a very real risk you’d be running malicious code. While this was an acceptable risk when ML was still budding, it would become unacceptable as open model sharing became central to how the ML community works.

The format we built is intentionally simple: a JSON header with a hard limit of 100MB, describing tensor metadata, followed by raw tensor data. Zero-copy loading that maps tensors directly from disk. Lazy loading so you can read individual weights without deserializing an entire checkpoint.

What we didn't fully anticipate was how broadly it would be adopted. Today, Safetensors is the default format for model distribution across the Hugging Face Hub and others, used by tens of thousands of models across all modalities in ML. It has become the preferred way for the open source ML community to share models.

Why the PyTorch Foundation

We want Safetensors to truly belong to the community. The project has always been open source, but code contributions are just one part of its evolution. By bringing more companies and contributors into the governance of the project, we make sure that progress reflects the breadth of the community building on top of it. Joining the PyTorch Foundation means Safetensors now has a vendor-neutral home. The trademark, the repository, and the governance of the project sit with the Linux Foundation rather than any single company. Hugging Face's two core maintainers, Luc and Daniel, remain on the Technical Steering Committee and continue to lead the project day-to-day, but Safetensors now formally belongs to the community that depends on it.

We believe safety is best guaranteed when every contributor can build on what already exists; a principle now embedded in the project's governance itself.

What this means for users and contributors

For the vast majority of users, nothing changes. The format is the same, the APIs are the same, the Hub integration is the same: no breaking changes. Models stored in Safetensors format today will continue to work exactly as they do now.

For contributors, the path to becoming a maintainer is now formally documented and open to anyone in the community. The project's governance lives in GOVERNANCE.md and MAINTAINERS.md in the repository. For organizations building on top of Safetensors, neutral governance under the Linux Foundation provides a stable, long-term foundation, entirely community-driven.

What comes next

Safetensors is a well-established project, adopted by the ecosystem at large, but we're still convinced we're at the very beginning of the project.

We're working with the PyTorch team so that Safetensors may be used within PyTorch core as a serialization system for torch models.

The coming months will see significant growth, and we couldn't think of a better home for that next chapter than the PyTorch Foundation. The roadmap ahead includes device-aware loading and saving, so tensors can load directly onto CUDA, ROCm, and other accelerators without unnecessary CPU staging.

We're also building first-class APIs for Tensor Parallel and Pipeline Parallel loading, so each rank or pipeline stage loads only the weights it needs. And as the ecosystem's quantization landscape continues to evolve, we'll be formalizing support for FP8, block-quantized formats like GPTQ and AWQ, and sub-byte integer types.

These are problems the whole ecosystem has a stake in solving, and being inside the PyTorch Foundation means we can work on them in collaboration with the other hosted projects rather than in parallel.

Safetensors is open source and contributions are welcome at every level, from bug reports and documentation to new features and participation in governance.

GitHub: github.com/huggingface/safetensors

Documentation: huggingface.co/docs/safetensors

PyTorch Foundation: pytorch.org/foundation

If you're a developer, researcher, or organization that builds on Safetensors and want to be more involved in shaping its direction, open an issue, start a discussion, or reach out to the maintainers directly. The project has always belonged to the community that uses it. The governance now reflects that too.

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