safe_eval 是一个用于计算表达式的函数,它可以执行包含数学、逻辑和比较运算符的表达式。它的安全性取决于输入的表达式。如果输入的表达式来自不可信的来源,那么可能存在安全风险,因为恶意用户可能会尝试注入恶意代码。 为了确保安全性,建议使用安全的表达式求值器,并限制输入来源。在 Python 中,可以使用 ast.literal_eval()
mod } def safe_eval(s): node = ast.parse(s, mode='eval') def _eval(node): if isinstance(node, ast.Expression): return _eval(node.body) elif isinstance(node, ast.Str): return node.s elif isinstance(node, ast.Num): return node.n elif isinstance(node, ast.BinOp): return binOps[...
SafeEval(version="3.8", modules=["numpy"]) print(sf.eval(code='print("Hello World")').stdout) print(sf.execute_file(filename=Path(__file__).parent / "test_numpy.py").stdout) except: print("error") Installation Install via pip: pip install PythonSafeEval Or clone this repo. ...
Evalidate is very fast, but it's still takes CPU cycles... If you want to achieve maximal possible speed, you can use python nativeevalwith this kind of code: fromevalidateimportExprd=dict(a=1,b=2)expr=Expr('a+b')eval(expr.code,None,d)# <-- native python eval, will run at ev...
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架,序列化是指将模型、张量或其他Python对象转换为一种可存储的格式,以便于在后续的时间点进行加载、重用或共享。通过序列化,可以将模型保存到磁盘上,方便后续再次加载和使用。 叶茂林 2023/07/30 3930 PyTorch | 保存和加载模型教程 ...
Safetensors是一种新的简单格式,用于安全地存储张量tensors (与pickle相反),并且仍然很快(zero-copy)。Safetensors真的很快。 safetensors和ONNX有不同的用途。safetensors是一种简单、安全、快速的文件格式,用于存储和加载张量。它是Python的pickle实用程序的安全替代品,后者不安全,可能包含可执行的恶意代码。 另一...
数据集:实验使用了SecurityEval数据集,包含121个Python样本,每个样本对应一种特定的漏洞类型。为了评估功能正确性,实验还使用了HumanEval数据集,该数据集包括竞赛级编程题的提示和相应的单元测试,方便评估代码的功能性。 实验设置:研究使用GPT-4o模型作为编码智能体,实验设置了最多四轮静态分析与150轮模糊测试的迭代。所...
evaluators=["hate_unfairness","sexual","violence","self_harm"]summary={evaluator:{"low_count":0,"score_total":0}forevaluatorinevaluators}foroutputinoutputs:query=output["messages"][0]["content"]answer=output["messages"][1]["content"]safety_eval=ContentSafetyEva...
HumanEvalPlus: Functional code generation. MMLU-Pro: Popular aggregated dataset for multitask language understanding. Safety Approach Phi-4-reasoning-plus has adopted a robust safety post-training approach via supervised fine-tuning (SFT). This approach leverages a variety of both open-source and in...
# 保存模型状态字典 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') # 加载模型状态字典 model = YourModelClass() # 初始化模型实例 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 加载权重 model.eval() # 如果是预训练模型,通常设置为评估模式 2.2.3 加载模型权重 加载时,同样使用safetensors的专...