好的，没问题。 Checkpointing Formats：Safetensors与Pickle在安全性与加载速度上的底层差异 大家好，今天我们要深入探讨模型Checkpointing的两种主要格式：Safetensors和Pickle。它们在机器学习模型的保存和加载过程中扮演着至关重要的角色。我们将详细分析它们在安全性、加载速度以及底层实现上的差异，并通过代码示例来加深理解。 1. Checkpointing 的基本概念 在深入了解 Safetensors 和 Pickle 之前，我们首先需要理解什么是模型 Checkpointing。简单来说，模型 Checkpointing 是将模型的权重、梯度、优化器状态等信息保存到磁盘的过程。这允许我们： 恢复训练: 从中断的地方继续训练，避免从头开始。 模型部署: 将训练好的模型部署到生产环境中。 模型共享: 与他人分享模型，进行协作和研究。 实验复现: 记录模型在特定训练阶段的状态，方便复现实验结果。 2. Pickle 的工作原理与安全性问题 Pickle 是 Python 中用于序列化和反序列化对象结构的标准库。它可以将 Python …
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