Getting started
1. 환경 설정
소스 코드를 준비합니다.
git clone https://dev.azure.com/SaigeResearch/Research/_git/SaigeSafety -b 2.0.0-rc5
cd SaigeSafety
conda 환경을 생성합니다. python=3.11.9
conda create -n research python=3.11.9 # 연구팀 공통 conda env
conda activate research
아래의 명령어로 dependencies를 설치합니다.
pip install SaigeToolkit==2.4.0 -r requirements/deploy.txt
python install_tensorrt.py
Cythonized SaigeToolkit 패키지가 설치됩니다.
2. Python API 테스트
API 테스트를 통해 소스코드와 환경이 제대로 설정 되었는지 확인합니다.
python test/test_api.py # 마지막에 ALL PASSED 출력되면 정상입니다.
3. 라이브러리 빌드 & API 테스트
원하는 경로에 Safety 라이브러리를 빌드합니다. 예제에서는 deploy 폴더를 사용합니다.
python setup.py build_ext --build-lib deploy
빌드된 바이너리 라이브러리로 API 테스트를 진행합니다.
python test/test_api.py --module_path ./deploy # 마지막에 ALL PASSED 출력되면 정상입니다.
4. 빌드된 라이브러리 사용
빌드된 바이너리를 import해 필요한 기능을 사용합니다.
from deploy.safety import InferenceHandler
...
각 기능에 대한 설명은 API reference를 참고하세요.
5. 데모 코드
API를 사용해 모델 학습과 인퍼런스를 수행하는 데모 코드입니다.