Installation

Il y a deux façons d'utiliser ACT.

Vous voulez	Utilisez	Il vous faut
Essayer tout de suite	L'atelier en ligne	Un navigateur
Exécuter ACT vous-même	Une installation locale	Linux, Miniconda, git (GPU CUDA facultatif)

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Atelier en ligne

Ouvrez app.act-online.au. L'atelier exécute ACT sur son serveur ; vous n'avez rien à installer.

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Installation locale

1. Créer l'environnement

Installez Miniconda, puis clonez ACT avec ses sous-modules et créez l'environnement act-py312 (Python 3.12 et PyTorch) :

git clone --recursive https://github.com/SVF-tools/ACT.git
cd ACT
conda env create -f environment.yml
conda activate act-py312

Lancez toutes les commandes ACT depuis la racine du dépôt.

2. Gurobi (facultatif)

Gurobi n'est nécessaire que pour le solveur gurobi (MILP/LP). Obtenez une licence Gurobi et placez-la ici :

cp /path/to/gurobi.lic ./modules/gurobi/gurobi.lic

Sans licence, ACT affiche un avertissement et utilise ses autres solveurs.

3. Vérifier l'installation

python -m act.back_end --generate --device cpu --dtype float64     # génère les réseaux d'exemple
python -m act.back_end --list-examples                              # les liste
python -m act.back_end --verify --network act/back_end/examples/nets/mlp_plain_3x8_64x64_3962224133.json --device cpu

Chaque niveau a sa propre ligne de commande ; --help liste toutes les options :

python -m act.front_end --help    # jeux de données, benchmarks et spécifications
python -m act.back_end --help     # vérification et réseaux d'exemple
python -m act.pipeline --help     # fuzzing, validation et tests de conversion

4. Benchmarks et jeux de données

ACT télécharge les benchmarks dans son répertoire data/ à la demande.

python -m act.front_end --list                  # jeux de données TorchVision et catégories VNN-LIB
python -m act.front_end --search acas           # recherche par nom
python -m act.front_end --download acasxu_2023  # modèles ONNX et propriétés VNN-LIB
python -m act.front_end --download MNIST        # jeu de données et ses modèles recommandés
python -m act.front_end --list-downloads        # ce qui est déjà téléchargé

5. Notebooks

Le répertoire ipynb/ contient de petites démonstrations, dont un exemple de fuzzer et un exemple de vérificateur.

Suite : Fonctionnement.