環境構築ノート: 依存関係とセットアップ

本ページは実証評価レポートの付随資料であり、DPSynth デモを再現するための環境構築手順をまとめる。研究上の知見そのものはレポート本体を参照のこと。本ページはエンジニアリング上の手順に限定する。

1. 動作環境の前提

DPSynth は pipeline-dp → python-dp(Google C++ 差分プライバシーライブラリ)に依存する。 python-dp には Windows 用ホイールが存在せず(Linux / macOS のみ)、Python は >=3.12,<3.14 が必要である。そのため本デモは WSL2 (Ubuntu 24.04) + Python 3.12 + uv で実行している。

Windows ホストの場合は WSL を起動し、その中で以下を実行する。Windows ネイティブでは動作しない。

項目	値
OS	Linux もしくは WSL2 (Ubuntu 24.04)
Python	3.12（`>=3.12,<3.14`）
パッケージ管理	uv
再現性の要	`requirements.txt`（全推移的依存をバージョン固定）

2. 一括セットアップ

リポジトリ直下で次を実行すると、uv の導入・dpsynth のクローンとパッチ・venv 作成・依存インストールまでを一括で行う。

git clone https://github.com/gghatano/dpsynth-demo.git
cd dpsynth-demo
bash scripts/setup_env.sh

scripts/setup_env.sh の処理内容は以下のとおり。

uv を導入（未インストールの場合）。
dpsynth を src/ にクローン（git clone --depth 1 https://github.com/google/dpsynth.git src）。
tensorflow を除外（pyproject.toml から削除。In-Memory デモには不要で重い）。
サブパッケージへ __init__.py を補完（pipeline_transformations 等。無いと import 不能）。
INDEPENDENT 機構の上流バグを修正（patches/independent_dedup_cliques.patch を適用。詳細は実装ノート）。
Python 3.12 の venv を作成し、固定依存と dpsynth 本体をインストール。

3. 再現性のための依存固定

setup_env.sh は requirements.txt で全推移的依存をバージョン固定してインストールする。 jax / mbi / numpy 等のバージョン差は乱数列の揺れを生むため、再現性の観点から固定が重要である。mbi はコミットハッシュまで固定している。生成元は Python 3.12.3 / WSL2 である。

uv pip install -r requirements.txt        # 固定依存
uv pip install --no-deps ./src            # dpsynth 本体（patches 適用済み）

4. 上流ライブラリへの対処（手動で行う場合の内訳）

setup_env.sh が自動で行う上流対処を、手動で行う場合のために明記する。背景・原因の詳細は実装ノートを参照。

pyproject.toml から tensorflow を除外（In-Memory デモには不要）。
サブパッケージ(pipeline_transformations 等)へ __init__.py を補完（パッケージング漏れ対策）。
INDEPENDENT 機構の重複クリーク・バグを patches/independent_dedup_cliques.patch で 1 行修正。

5. 次のステップ

環境構築が完了したら、再現手順ノートに従って実験を実行する。 API の利用方法は API・CLI 利用ノートを参照のこと。

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