safetensors模型是一个用于安全机器学习的Python库，它可以帮助您保护机器学习模型免受攻击。以下是使用safetensors模型的一些步骤：
1. 安装safetensors模型库。可以使用pip进行安装：`pip install safetensors`
2. 使用safetensors模型库导入所需的模型和函数。例如，您可以使用以下代码导入模型和数据集：
```python
from safetensors.detect.poison import PoisonFilter
from sklearn.datasets import load_iris
```
3. 加载数据集并拆分成训练和测试集。例如：
```python
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Split data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 创建一个PoisonFilter对象并拟合将训练数据集传递给它。例如：
```python
poison_filter = PoisonFilter()
poison_filter.fit(X_train)
```
5. 通过使用训练好的PoisonFilter对象对测试数据进行预测，以检测是否存在攻击。例如：
```python
y_pred = poison_filter.predict(X_test)
print("Number of predicted poison samples:", sum(y_pred))
```
以上是使用safetensors模型的基本步骤。您还可以使用其他safetensors模型的函数和类来保护和优化您的机器学习模型。请问需要我帮您做什么呢？
