Allgemeine Einführung
NSFW Detector ist ein KI-basiertes Tool zur Erkennung von anstößigen Inhalten, das hauptsächlich dazu dient, zu erkennen, ob Bilder, Videos, PDF-Dateien usw. anstößige Inhalte enthalten. Das Tool verwendet Falconsai/nsfwBildNSFW Detector unterstützt den CPU-Betrieb ohne die Notwendigkeit eines Grafikprozessors und ist für die meisten Server geeignet. Er bietet Dienste über eine API für die einfache Integration mit anderen Anwendungen und unterstützt die Docker-Bereitstellung für den verteilten Einsatz. Mit hoher Genauigkeit und Datensicherheit kann das Tool lokal ausgeführt werden, um Benutzerdaten zu schützen.
Funktionsliste
- AI-ErkennungErmöglicht die hochpräzise Erkennung unangenehmer Inhalte auf der Grundlage von KI-Modellen.
- Unterstützung mehrerer DateitypenUnterstützung für die Erkennung von Bildern, Videos, PDF-Dateien und Dateien in komprimierten Paketen.
- CPU-Betrieb: Keine GPU-Unterstützung erforderlich, für die meisten Server geeignet.
- API-Dienste: Die Erkennungsdienste werden über eine API zur einfachen Integration in andere Anwendungen bereitgestellt.
- Docker-BereitstellungUnterstützt die Docker-Bereitstellung für verteilte Bereitstellungen.
- lokaler BetriebSicherheit: Um die Sicherheit der Benutzerdaten zu gewährleisten, erfolgt die Erkennung lokal.
Hilfe verwenden
Installation und Einsatz
- Docker-Bereitstellung::
- Starten Sie den API-Server:
bash
docker run -d -p 3333:3333 --name nsfw-detector vxlink/nsfw_detector:latest
- Wenn Sie Dateien mit lokalen Pfaden zum Server erkennen müssen, können Sie die Pfade in den Container einhängen:
bash
docker run -d -p 3333:3333 -v /path/to/files:/path/to/files --name nsfw-detector vxlink/nsfw_detector:latest
- Starten Sie den API-Server:
Verwendung von APIs für die Überprüfung von Inhalten
- Erkennung von Bilddateien::
curl -X POST -F "file=@/path/to/image.jpg" http://localhost:3333/check
- Erkennung lokaler Dateipfade::
curl -X POST -F "path=/path/to/image.jpg" http://localhost:3333/check
Testen über die integrierte Webschnittstelle
- Besuchen Sie die folgende Adresse:
http://localhost:3333
Konfigurationsdatei
- Konfigurationsdatei bearbeiten::
- existieren
/tmp
Verzeichnis, um eine Datei namensKonfiguration
Datei und konfigurieren Sie das Verhalten des Detektors nach Bedarf. - Beispiel für eine Konfiguration:
bash
nsfw_threshold=0.5
ffmpeg_max_frames=100
ffmpeg_max_timeout=30
- existieren
Leistungsanforderungen
- Für den Betrieb des Modells sind bis zu 2 GB RAM erforderlich.
- Bei der gleichzeitigen Bearbeitung einer großen Anzahl von Anfragen kann mehr Speicherplatz erforderlich sein.
- Unterstützte Architekturen: x86_64, ARM64.
Unterstützte Dateitypen
- Bilder (Unterstützung)
- Video (Unterstützung)
- PDF-Dateien (Unterstützung)
- Dateien im Zip-Paket (Unterstützung)
Öffentliche API
Wenn Sie es nicht selbst bereitstellen möchten, können Sie den öffentlichen API-Dienst von vx.link nutzen:
curl -X POST -F "file=@/path/to/image.jpg" https://vx.link/public/nsfw
Beachten Sie, dass die öffentliche API ein Limit von 30 Anfragen pro Minute hat.