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LLM驱动的动态响应与高度可配置的网络蜜罐解决方案

GalahLLMweb honeypotOpenAIGoogleAIGithub开源项目

Galah是一个由LLM驱动的Web蜜罐工具，能够模拟各种应用并动态响应HTTP请求。支持OpenAI、GoogleAI、GCP的Vertex AI、Anthropic、Cohere和Ollama等主要LLM提供商。通过缓存机制降低API调用成本，可配置文件控制响应生成，适合本地部署和Docker运行。作为探索LLM生成HTTP消息的研究项目，不推荐用于生产环境。

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介绍相关项目
Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit - 高效智能模型微调框架实现训练提速与内存优化
GemmaGithubHuggingfaceLlama-3开源模型开源项目机器学习模型模型微调
Unsloth是Meta Llama 3.1模型的优化框架，集成了Gemma 2、Mistral等主流模型支持。框架在Google Colab环境下运行，具备模型训练速度提升2-5倍及内存占用降低70%的特点。支持GGUF、vLLM等格式导出，并提供新手教程指导开发者完成模型微调与部署。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解
GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议
Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式，支持多语言生成，适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型，并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力，是进行AI开发和优化的有效工具。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
colly - 快速灵活的Go语言网络爬虫框架
CollyGithubGo语言Web抓取开源项目数据抓取网络爬虫
Colly是一个Go语言开发的网络爬虫框架，以其快速和简洁的API接口著称。该框架支持同步、异步和并行爬取，能自动处理cookie和会话管理。Colly具备缓存和分布式爬取等高级特性，单核处理能力可达每秒1000多个请求。它适用于数据挖掘、处理和归档等多种场景，兼具易用性和高性能，为开发者提供了构建网络爬虫的有力工具。
aegis - 大型语言模型的自我强化防火墙
AegisGithub大语言模型安全保护对抗性攻击开源项目防火墙
Aegis是一款为大型语言模型设计的自我强化防火墙。该系统通过先进的分类模型和启发式算法，有效防范提示注入、信息泄露和有害语言等威胁。Aegis不断学习新的攻击特征，为模型的输入和输出提供全面保护。开发者可以通过Python API轻松集成Aegis，提高AI应用的安全性能。
AnythingLLM - 多功能AI应用，支持多种LLM
AnythingLLM 是一款多功能AI应用，可与任何LLM互动并提高生产力。它无需技术设置，支持在Windows、MacOS和Linux上私密运行最新的LLM。支持自定义模型，包括GPT-4、Llama和Mistral，并且内置多种工具以确保数据隐私。
Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗
GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型
Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。
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