SafetensorsがPyTorch Foundationに参加
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約5分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
Hugging Face Blog
Hugging Faceが開発したセキュアなテンソル保存形式「Safetensors」が、PyTorch Foundationに正式に参加し、AIモデルの安全性向上と業界標準化を推進する。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
記事に戻る SafetensorsがPyTorch Foundationに参加
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.
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み