Getting started

1. 환경 설정

소스 코드를 준비합니다.

git clone https://dev.azure.com/SaigeResearch/Research/_git/SaigeSafety -b 2.4.0
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==2.7.0 -r requirements/deploy.txt

Cythonized SaigeToolkit 패키지가 설치됩니다.

필요한 기본 모델 파일을 다운로드합니다.

python -c "from safety.engine.constant import check_and_download_weights; check_and_download_weights()"

API 테스트를 통해 소스코드와 환경이 제대로 설정 되었는지 확인합니다.

python test/test_api.py  # 마지막에 ALL PASSED 출력되면 정상입니다.

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.

빌드된 바이너리를 import해 필요한 기능을 사용합니다.

from deploy.safety import InferenceHandler

...

각 기능에 대한 설명은 API reference를 참고하세요.

API를 사용해 모델 학습과 인퍼런스를 수행하는 데모 코드입니다.

python demo/inference.py