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NSFW-Detektor: Erkennt, ob eine Datei NSFW-Inhalte enthält, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

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.

NSFW-Detektor: Erkennt, ob eine Datei NSFW-Inhalte enthält, um die Datensicherheit zu schützen-1


 

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

  1. 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

Verwendung von APIs für die Überprüfung von Inhalten

  1. Erkennung von Bilddateien::
   curl -X POST -F "file=@/path/to/image.jpg" http://localhost:3333/check
  1. Erkennung lokaler Dateipfade::
   curl -X POST -F "path=/path/to/image.jpg" http://localhost:3333/check

Testen über die integrierte Webschnittstelle

  1. Besuchen Sie die folgende Adresse:
   http://localhost:3333

Konfigurationsdatei

  1. Konfigurationsdatei bearbeiten::
    • existieren /tmp Verzeichnis, um eine Datei namens Konfiguration 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

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.

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