Instructions to use kakaocorp/kanana-safeguard-8b with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use kakaocorp/kanana-safeguard-8b with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="kakaocorp/kanana-safeguard-8b")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kakaocorp/kanana-safeguard-8b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kakaocorp/kanana-safeguard-8b", device_map="auto")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use kakaocorp/kanana-safeguard-8b with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "kakaocorp/kanana-safeguard-8b"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "kakaocorp/kanana-safeguard-8b",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/kakaocorp/kanana-safeguard-8b

SGLang

How to use kakaocorp/kanana-safeguard-8b with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "kakaocorp/kanana-safeguard-8b" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "kakaocorp/kanana-safeguard-8b",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "kakaocorp/kanana-safeguard-8b" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "kakaocorp/kanana-safeguard-8b",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use kakaocorp/kanana-safeguard-8b with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/kakaocorp/kanana-safeguard-8b
```

이 모델은 범죄 관련 질문답 guardrail 용도 인가요?

by Day1Kim - opened Jul 7, 2025

Discussion

Day1Kim

Jul 7, 2025

안녕하세요 모델 제공해주셔서 감사합니다.

kakaocorp/kanana-safeguard-8b 이 모델은 현재 s4 범죄 관련 질문답 가드레일 전용일까요?

sugar-free

Kakao Corp. org Jul 7, 2025

@Day1Kim

안녕하세요. kanana safeguard 모델에 관심 가져주셔서 감사합니다.

모델카드에 포함된 작동 예시가 범죄(S4) 카테고리에 한정되어 있어 해당 리스크 전용 모델로 이해될 수 있으나 kakaocorp/kanana-safeguard-8b는 범죄 외에도 총 7가지 리스크 카테고리를 아우르는 다중 분류 기반 유해 콘텐츠 탐지 모델입니다. 본 모델이 탐지할 수 있는 리스크 카테고리는 증오(S1), 괴롭힘(S2), 성적 콘텐츠(S3), 범죄(S4), 아동 성착취(S5), 자살 및 자해(S6), 잘못된 정보(S7)로 구성되어 있습니다.

각 리스크 유형에 대한 자세한 설명은 모델카드 본문의 '리스크 분류 체계' 섹션 내 표 1을 참고 부탁드리며, 추가로 궁금하신 점 있으시면 언제든지 말씀 주세요.

Day1Kim

Jul 7, 2025

감사합니다. 모델 제작 또는 파인튜닝시 사용한 데이터는 오픈 데이터인가요?

sugar-free

Kakao Corp. org Jul 8, 2025

@Day1Kim

본 모델은 정책에 부합하는 데이터셋을 학습하기 위해 전문 라벨러가 직접 생성하고 라벨링한 데이터 및 이를 기반으로 한 합성데이터로 학습하였습니다.

sugar-free changed discussion status to closed Aug 7, 2025

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