Magika学习资料汇总 - AI驱动的高效文件类型检测工具

RayRay
MagikaAI文件检测深度学习文件识别GoogleGithub开源项目

Magika简介

Magika是Google开发的一款基于深度学习的文件类型检测工具。它采用高度优化的Keras模型,模型大小仅约1MB,即使在单CPU上也能在毫秒级内完成精确的文件识别。在超过100万文件和100多种内容类型的评估中,Magika实现了99%以上的精确度和召回率。

Magika命令行输出示例

主要特性

  • 提供Python命令行、Python API和实验性TFJS版本
  • 在超过2500万个文件的数据集上训练,涵盖100多种内容类型
  • 模型加载后,每个文件的推理时间约为5毫秒
  • 支持批处理,可同时处理多个文件以提高效率
  • 推理时间几乎与文件大小无关,仅使用文件的有限字节子集
  • 采用每种内容类型的阈值系统,决定是否"信任"模型预测
  • 支持三种不同的预测模式:高置信度、中等置信度和最佳猜测

快速开始

安装

Magika可通过PyPI安装:

pip install magika

使用Docker运行

git clone https://github.com/google/magika cd magika/ docker build -t magika . docker run -it --rm -v $(pwd):/magika magika -r /magika/tests_data

Python命令行使用示例

$ magika -r tests_data/ tests_data/README.md: Markdown document (text) tests_data/basic/code.asm: Assembly (code) tests_data/basic/code.c: C source (code) ... $ magika code.py --json [ { "path": "code.py", "dl": { "ct_label": "python", "score": 0.9940916895866394, "group": "code", "mime_type": "text/x-python", "magic": "Python script", "description": "Python source" }, "output": { "ct_label": "python", "score": 0.9940916895866394, "group": "code", "mime_type": "text/x-python", "magic": "Python script", "description": "Python source" } } ]

Python API使用示例

>>> from magika import Magika >>> m = Magika() >>> res = m.identify_bytes(b"# Example\nThis is an example of markdown!") >>> print(res.output.ct_label) markdown

重要文档

开发设置

Magika使用poetry进行开发和打包:

$ git clone https://github.com/google/magika $ cd magika/python $ poetry shell && poetry install $ magika -r ../tests_data

运行测试:

$ cd magika/python $ poetry shell $ pytest tests/

其他资源

Magika Web演示

贡献与反馈

Magika团队欢迎社区贡献,包括提高检测准确性、支持更多内容类型、增加更多语言绑定等。如果遇到问题或有功能请求,可以通过GitHub issues或发送邮件至magika-dev@google.com反馈。

🚀 Magika作为一个开源项目,正在不断发展和完善。无论你是开发者、研究人员还是对文件类型检测感兴趣的用户,都可以从这个强大的工具中受益。赶快开始探索Magika的魔力吧!

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