PyTorch Foundation adopta Safetensors, el formato que hace más seguro compartir modelos de IA
El estándar creado por Hugging Face para almacenar redes neuronales sin riesgos de seguridad pasa a manos de la fundación que gestiona PyTorch, la herramienta más usada para entrenar modelos.
Safetensors, el formato de archivo que Hugging Face (una plataforma donde desarrolladores comparten y descargan modelos de IA ya entrenados) creó en 2022 para almacenar redes neuronales de forma segura, se integra ahora en la PyTorch Foundation. PyTorch es el framework (conjunto de herramientas de software) más utilizado en el mundo para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, y esta fundación sin ánimo de lucro gestiona su desarrollo.
El problema que resuelve Safetensors es técnico pero importante: hasta su aparición, el formato estándar para guardar modelos de IA era Pickle, un sistema de Python que puede ejecutar código malicioso al cargar un archivo. Esto significa que descargar un modelo aparentemente inofensivo podría, en teoría, comprometer tu ordenador. Safetensors elimina ese riesgo porque solo almacena datos numéricos (los pesos del modelo, es decir, los parámetros aprendidos durante el entrenamiento), sin capacidad de ejecutar nada. Además, carga archivos hasta un 76% más rápido y ocupa menos espacio en disco.
Según informó Hugging Face en su blog oficial, más de 900.000 modelos en su plataforma ya usan Safetensors, y empresas como Anthropic, Mistral AI y Stability AI lo han adoptado como estándar. La transferencia a la PyTorch Foundation busca convertirlo en un estándar neutral e independiente de cualquier compañía, similar a lo que ocurre con el propio PyTorch, que originalmente desarrolló Meta pero ahora gestiona una fundación.
Para los desarrolladores, el cambio es principalmente simbólico: Safetensors seguirá siendo código abierto y compatible con PyTorch, TensorFlow (otro framework popular de Google) y JAX (una herramienta de investigación también de Google). Pero marca un hito en la maduración de la infraestructura de IA: cada vez más, la comunidad técnica prefiere estándares abiertos y auditables frente a soluciones controladas por una sola empresa.
El código de Safetensors está escrito en Rust, un lenguaje de programación conocido por su seguridad y velocidad, y cualquiera puede revisar o contribuir a su desarrollo en GitHub. Con esta mudanza, Hugging Face cede el control del proyecto pero mantiene su compromiso de seguir contribuyendo al desarrollo técnico del formato.
