VarBERT
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최종 버전 다운로드 (.zip)- eval.py
- preprocess.py
- training.py
- __init__.py
- eval.py
- preprocess.py
- training.py
- preprocess.py
- training.py
- preprocess.py
- train_bpe_tokenizer.py
- __init__.py
- generate_vocab.py
- README.md
- resize_model.py
- ghidra_dec.py
- ida_analysis.py
- ida_dec.py
- ida_unrecogn_func.py
- run_decompilers.py
- __init__.py
- binary.py
- create_dataset_splits.py
- dwarf_info.py
- generate.py
- joern_parser.py
- log.py
- parse_decompiled_code.py
- pathmanager.py
- preprocess_vars.py
- runner.py
- strip_types.py
- utils.py
- variable_matching.py
- __init__.py
- README.md
- .gitignore
- Dockerfile
- README.md
- requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/sefcom/VarBERT
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd VarBERT
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).
sudo apt-get install openjdk-17-jdk
APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).
pip install .
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -t . varbert
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install .
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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